Food Miles, Carbon Footprinting and Their Potential Impact on Trade, presentation at the Australian Agricultural and Resource Economics annual conference
Notice bibliographique
Résumé
To obtain market access for NZ food exports to high value developed country markets exporters are having to comply and consider environmental factors such as carbon footprinting. This growth in demand for environmental attributes is shown in the rise of the food miles debate or concept. Food miles is a concept which has gained traction with the popular press arguing that the further food travels the more energy is used and therefore carbons emissions are greater. This paper assesses, using the same methodology, whether this is the case by comparing NZ production shipped to the UK with a UK source. The study found that due to the different production systems even when shipping was accounted for NZ dairy products used half the energy of their UK counterpart and in the case of lamb a quarter of the energy. In the case of apples the NZ source was 10 per cent more energy efficient. In case of onions whilst NZ used slightly more energy in production the energy cost of shipping was less than the cost of storage in the UK making NZ onions more energy efficient overall. The paper then explores other developments in market access to developed markets especially the rise in demand for products to be carbon footprinted and the introduction of carbon labelling. A review of latest methodology in carbon footprinting the PAS from the UK is reviewed and implications for trade assessed.
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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 ».