論文の概要: Goal oriented indicators for food systems based on FAIR data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09916v1
- Date: Mon, 20 Feb 2023 11:20:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-21 15:44:19.759858
- Title: Goal oriented indicators for food systems based on FAIR data
- Title(参考訳): FAIRデータに基づく食品システムのゴール指向指標
- Authors: Ronit Purian
- Abstract要約: 本稿では, ゼロ廃棄物とゼロ排出のビジョンにかんする食品サプライチェーンの枠組みを提案する。
我々は、食品分野における費用対効果のあるユースケースの理由を提供し、価値あるデジタルツインを創出する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Throughout the food supply chain, between production, transportation,
packaging, and green employment, a plethora of indicators cover the
environmental footprint and resource use. By defining and tracking the more
inefficient practices of the food supply chain and their effects, we can better
understand how to improve agricultural performance, track nutrition values, and
focus on the reduction of a major risk to the environment while contributing to
food security. Our aim is to propose a framework for a food supply chain,
devoted to the vision of zero waste and zero emissions, and at the same time,
fulfilling the broad commitment on inclusive green economy within the climate
action. To set the groundwork for a smart city solution which achieves this
vision, main indicators and evaluation frameworks are introduced, followed by
the drill down into most crucial problems, both globally and locally, in a case
study in north Italy. Methane is on the rise in the climate agenda, and
specifically in Italy emission mitigation is difficult to achieve in the
farming sector. Accordingly, going from the generic frameworks towards a
federation deployment, we provide the reasoning for a cost-effective use case
in the domain of food, to create a valuable digital twin. A Bayesian approach
to assess use cases and select preferred scenarios is proposed, realizing the
potential of the digital twin flexibility with FAIR data, while understanding
and acting to achieve environmental and social goals, i.e., coping
uncertainties, and combining green employment and food security. The proposed
framework can be adjusted to organizational, financial, and political
considerations in different locations worldwide, rethinking the value of
information in the context of FAIR data in digital twins.
- Abstract(参考訳): 食品サプライチェーンを通じて、生産、輸送、包装、グリーン雇用の間、多くの指標が環境フットプリントと資源利用をカバーしている。
食品サプライチェーンとその効果の非効率なプラクティスを定義し,追跡することで,農業のパフォーマンス向上や栄養価の追跡,食料安全保障に貢献するとともに環境に対する大きなリスクの低減に重点を置くことが可能となる。
本研究の目的は, 廃棄物ゼロ, 排出ゼロというビジョンを念頭に置いて, 温暖化対策における包括的グリーンエコノミーへの幅広いコミットメントを実現する, 食品サプライチェーンの枠組みを提案することである。
このビジョンを達成するスマートシティソリューションの基盤となるために、主要な指標と評価フレームワークを導入し、続いて、北イタリアにおけるケーススタディにおいて、グローバルおよびローカルの両方において最も重要な問題にドリルダウンする。
メタンは気候アジェンダの上昇中であり、特にイタリアでは農業分野での排出削減は困難である。
したがって、一般的なフレームワークからフェデレーションデプロイメントに移行することで、食品分野におけるコスト効率の良いユースケースの理由を提供し、価値あるデジタルツインを作ります。
ユースケースを評価し、選択したシナリオを選択するベイズ的アプローチが提案され、FAIRデータによるデジタルツインフレキシビリティの可能性を認識しつつ、環境と社会の目標、すなわち不確実性に対処し、グリーン雇用と食品安全保障を組み合わせる。
提案手法は, デジタル双生児におけるFAIRデータの文脈における情報の価値を再考し, 組織的, 経済的, 政治的考察に適応することができる。
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