Informatie voor professionals in voedsel en groen

Informatie voor professionals in voedsel en groen

  • externe gebruiker (Let opwarning)
  • Log in as
  • Over Groenekennis


    Groenekennis - Informatie voor professionals in voedsel en groen

    Groenekennis bevat artikelen uit vaktijdschriften, rapporten, video’s, presentaties, posters en websites op het gebied van landbouw, visserij, groene ruimte en voeding. Groenekennis wordt dagelijks bijgewerkt en bevat ongeveer 500.000 bronnen.

    Groenekennis is de globale view over diverse deelbestanden. Groenekennis is gevuld met alle informatie uit Groen Kennisnet, de Hydrotheek, Tuinpad, IB archief, ARTIK, bioKennis, Kennisbank Plantaardige bronnen, Kennisbank Zeldzame landbouwhuisdieren en afgesloten documentatiebestanden zoals Land Bodem Water en Consumenten- en huishoudstudies.

    Groen Kennisnet is een zeer belangrijk onderdeel van Groenekennis. De doelstelling van Groen Kennisnet is kennis delen op het gebied van Voedsel en Groen te bevorderen en te faciliteren voor een breed publiek.

    Bronnen in Groenekennis kunnen direct opgevraagd worden via een geavanceerde zoekmachine met een 'google-achtige' interface. Met filters kan ingezoomd worden op diverse aspecten, zoals Trefwoord, Collectie, Jaar en Auteur. Bovendien biedt Groenekennis gebruikers de mogelijkheid om via de E-mail geattendeerd te worden op aanvullingen in specifieke vakgebieden.
    De Tijdschriftenlijst biedt een overzicht van tijdschriften waaruit de artikelen voor Groenekennis worden geselecteerd. Door te klikken op een titel krijgt u alle artikelen uit dat tijdschrift in de Groenekennis database getoond.
    Zoeken op kaart biedt een geografische ingang op de beschikbare publicaties over de binnen dit bestand onderscheiden gebieden.

    Groenekennis is onderdeel van het bibliotheeksysteem van WUR. Praktijkgerichte publicaties en rapporten van WUR komen daardoor automatisch beschikbaar. Daarnaast wordt de database doorlopend gevuld met voor het groen onderwijs bruikbare bronnen en artikelen, video’s en websites. Het percentage online is de laatste jaren gegroeid tot tweederde van de totale aanwas per jaar. Dit percentage groeit nog steeds.

    Over
Record nummer 2244004
Titel Future Food Basket : methodology for the forecasting of the future food demand
toon extra info.
authors: P. Bartels, H. Rijgersberg, J. Groot, H. Bos-Brouwers, B. van Gogh
Auteur(s) Bartels, P. ; Rijgersberg, H. ; Groot, J. ; Bos-Brouwers, H. ; Gogh, B. van
Uitgever Wageningen : Wageningen Food & Biobased Research
Jaar van uitgave 2018
Pagina's 1 online resource (PDF, 40 pages) illustrations
Titel van reeks Wageningen Food & Biobased Research report (1842)
Annotatie(s) Project number KB-22-002-004, 6234108300
ISBN 9789463433273; 9463433279
Online full text
Publicatie type Boek
Taal Engels
Toelichting (Engels) Research by Wageningen University & Research (WUR) on global food and nutrition security focuses on the question how to achieve transitions to a food system that will be adequately equipped to nourish the growing world population. One of the challenges of this transition is to evolve to a food system that will be sustainable (resource-efficient and with minimal impact on climate change and global warming), yielding affordable, trustworthy (safe), high-quality food products. This particular report is part of a study on the redesign of food value chains from linear value chains into circular adaptive value chain networks for nutrition and food security (Redesign or Adaptive Value Chain Networks for food and nutrition security (AdVaNs)). In view of the global trends of world population growth, urbanization, the efficient use of natural resources, mitigation of the impact of food production on climate change and global warming, this research addresses global food and nutrition security by developing a forecast model for the content and composition of local food baskets. Enablers of changes in these future food baskets are the growing economic welfare, advancing information technologies and sustainability issues that affect regional and global value chains. Knowledge about these trends in this future demand on food is searched for by policy makers and governments that are in need of accurate and reliable quantitative information for strategic decision-making. By developing forecasting models that are dedicated to human nutritional needs and consumption patterns, historic quantitative data can be transferred into future trends and predictions regarding food demand in specific regions. A methodology, using autonomous time based linear regression, was developed by the authors to predict a future food basket in terms of energy, composition and products for the near future in 2030 based on available historical data. The methodology was used for 4 regions in Mexico (Mexico City, North-, South- and Central Mexico). Also the amount of micro-nutrients, including vitamins and minerals, in the food was estimated. The forecasted results were also categorised by two demographic characteristics: income class (low income vs. high income) and the residential environment (urban vs. rural environment). The forecasting is based on FAO data in combination with national data for the prediction of the specific regional food baskets in Mexico. The results show that the urban region obtains more energy and vegetables, fruit and meat, having also the more wealthy class of the population. Also in Mexico most proteins and carbohydrates are consumed as part of staple foods. In this research validation of the methodology was carried out by using data from the past to predict the situation in 2011 of the composition of the food basket. This comparison of the present data with the forecasted data shows that this linear regression method can be used to forecast the food basket in 2030 for a majority of product groups, but to a smaller extent for milk and pulses in particular
Reacties
Er zijn nog geen reacties. U kunt de eerste schrijven!
Schrijf een reactie
 

To support researchers to publish their research Open Access, deals have been negotiated with various publishers. Depending on the deal, a discount is provided for the author on the Article Processing Charges that need to be paid by the author to publish an article Open Access. A discount of 100% means that (after approval) the author does not have to pay Article Processing Charges.

For the approval of an Open Access deal for an article, the corresponding author of this article must be affiliated with Wageningen University & Research.

U moet eerst inloggen om gebruik te maken van deze service. Login als Wageningen University & Research user of guest user rechtsboven op deze pagina.