Assessing the energy trap of industrial agriculture in North America and Europe: 82 balances from 1830 to 2012
Notice bibliographique
Résumé
Early energy analyses of agriculture revealed that behind higher labor and land productivity of industrial farming, there wasa decrease in energy returns on the energy invested (EROI), in comparison to more traditional organic agricultural systems.Studies on recent trends show that efficiency gains in production and use of inputs have again somewhat improved energyreturns. However, most of these agricultural energy studies have focused only on external inputs at the crop level, concealingthe important role of internal biomass flows that livestock and forestry recirculate within agroecosystems. Here, we synthe-size the results of 82 farm systems in North America and Europe from 1830 to 2012 that for the first time show the changingenergy profiles of agroecosystems, including livestock and forestry, with a multi-EROI approach that accounts for the energyreturns on external inputs, on internal biomass reuses, and on all inputs invested. With this historical circular bioeconomicapproach, we found a general trend towards much lower external returns, little or no increases in internal returns, and almostno improvement in total returns. This “energy trap” was driven by shifts towards a growing dependence of crop productionon fossil-fueled external inputs, much more intensive livestock production based on feed grains, less forestry, and a struc-tural disintegration of agroecosystem components by increasingly linear industrial farm managements. We conclude thatovercoming the energy trap requires nature-based solutions to reduce current dependence on fossil-fueled external industrialinputs and increase the circularity and complexity of agroecosystems to provide healthier diets with less animal products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».