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Enregistrement W7112532774

Evaluating Cut Flower Sustainability: An Environmental and Social Life Cycle Framework for Rose Production in North America

2024· article· en· W7112532774 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Access to Scholarship at Harvard (DASH) (Harvard University) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGreenhouse Technology and Climate Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFloricultureCarbon footprintSustainabilityEcological footprintGreenhouse gasProduction (economics)Life-cycle assessmentCut flowersRose (mathematics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global floriculture industry has expanded significantly, driven by increasing consumer demand and facilitated by international trade agreements. This growth, particularly in the cut flower sector, has shifted production from North America to equatorial regions like Colombia and Ecuador, where favorable climatic conditions and lower production costs prevail. This transition has raised concerns about environmental sustainability and social justice within the industry. This research project explored some of these issues by calculating the carbon footprint of roses grown in North America and comparing the results with case study data from Ecuador. The primary research questions were: 1) What are the environmental and social impacts of rose production in North America? 2) Will the carbon footprint of greenhouse grown roses in California be less than those grown in more northerly climates in North America? 3) Will the carbon footprint of greenhouse grown roses in North America be higher than those grown in Ecuador, based on case study data from South America? 4) Will the environmental and social life cycle data collected for North American farms, when compared with information gathered on South American rose operations, support the commonly held notion that local is more sustainable? 5) Is it possible to create a set of principles that can incorporate environmental and social metrics in a way that offers industry representatives and consumers a means of choosing a sustainable rose? To calculate the carbon footprint of roses grown in North America, I distributed questionnaires to four rose farms that agreed to participate in this study: two from California, one from Minnesota, and one from Ontario, Canada. Data were analyzed according to the recent product footprint category rules for cut flowers established by researchers in the EU. Similar calculations were made based on a data set of a rose farm in Ecuador. The North American results were compared with the calculations from the Ecuadorian data set. Social metrics obtained for the North American farms were also compared with data on minimum and living wages for Ecuador, providing a simple means of examining potential social sustainability for rose workers. The results from this study represent the first known carbon footprint calculations for cut flowers grown in North America. The primary data obtained from North American farms substantiates previous research in other countries that heat and electricity in temperate climates is a significant contributor to CO2e emissions. Heat and electricity accounted for between 68%-99% of kgCO2e emissions per stem across all four North American farms for the cultivation phase of production. By comparison, only 22% of the overall kgCO2e emissions per stem were associate with cultivation for roses grown in Ecuador. Based on environmental and social analyses, this study concludes by advocating for a simple approach to estimating carbon footprint and basic social sustainability by gathering data on environmental and social ‘hotspots’ that can provide meaningful insights into sustainability that should be achievable by flower farmers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,708

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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