Nutritional and environmental impacts of livestock production systems in Canada: a food systems perspective
Notice bibliographique
Résumé
Meeting the challenge of providing a consistent supply of nutritious food for a growing global population is a significant issue facing humanity in the 21st century. Animal-sourced foods (ASF) play a vital role in global food security and nutrition, but their production is often criticized for its high resource demand and greenhouse gas (GHG) emissions. This study examined the relationship between animal production and the environmental and nutritional impacts of land use and dietary choices in Canada. Data regarding animal feed demand and land base requirements, nutrient composition, prices and GHG emissions of crop and animal-based products, human nutritional requirements, and socio-demographic factors affecting food choices were collected from various sources, including Statistics Canada, USDA, industry reports, and published literature. The research employed a combination of mixed research methods, such as multilevel mixed-effects probit regression, inverse probability weighted with regression adjustment, mathematical diet optimization techniques, and spreadsheet models for data analysis. The analysis demonstrated that Canada's total annual dry matter (DM) feed demand in 2016 was approximately 63.9 million t, requiring approximately 17.9 million ha of land. Diet optimization indicated that nutrient intake requirements of Canadian population could generally be met from the domestic food supply, except for certain fatty acids and vitamins. Omnivore, lacto-ovo, and lacto-vegetarian diets required more food to meet Recommended Daily Allowance (RDA) requirements and produced more GHG emissions than vegan diets. However, completely removing animals from Canadian farming systems and transitioning to vegan diets led to increased diet costs. Based on our analysis, the exclusion of red meat from diets resulted in statistically significant differences in the intake of 14 -17 nutrients, depending on the analytical approach used. Further, the risk of calcium, energy, potassium, and vitamin D inadequacy was higher for people who did not consume red meat, while potential inadequacy for magnesium, fiber, and vitamin A was lower for those that did. Sex, education, family status, and cultural background are important determinants of dietary choice among Canadians. These findings can help scientists, policymakers, farmers, and other stakeholders make informed decisions about how to achieve food security and sustainability in a changing world.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».