Carbon Footprinting Dietary Choices in Ontario: A life cycle approach to assessing sustainable, healthy & socially acceptable diets
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have established the link between food consumption and its broad impact on the environment. However, environmental implications of dietary choices have not been previously studied in Canada. Given geographic variations of eating habits and environmental impacts, this study aims to explore current dietary patterns and their environmental implications in Ontario. \nThis exploratory study assesses the environmental impact of seven dietary patterns and investigates the role of nutrition and dietary guidelines in evaluating sustainability of diets. Food baskets representing each dietary pattern were formed based on data obtained from dietary recall survey. Using Life Cycle Assessment (LCA), greenhouse gas emissions were estimated for farm operations, processing, distribution and household processes associated with current food consumption. Canada’s dietary guidelines were used to assess the nutritional quality of current diets and propose nutritionally optimal dietary changes. \nResults showed that Ontario population overconsumes protein. Popular dietary patterns including foods rich in animal protein exhibit the highest impact. \nThis interdisciplinary approach helps combine nutritional and environmental research which can facilitate the formulation of environmentally friendly, healthy and socially acceptable diets. The study outlines key limitations in diet-related LCA, provides recommendations for improvement and serves as a primer for further diet-related research in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».