Este doctorado financiado por cuatro años. El proyecto responderá a este desafío al (1) identificar las tecnologías disponibles de monitoreo / mitigación del estrés por calor; (2) mapeo del riesgo de calor para las poblaciones de ganado de BC bajo proyecciones regionalizadas de cambio climático; y (3) utilizar la evaluación del ciclo de vida ambiental y las evaluaciones tecnoeconómicas para determinar y comparar los beneficios de sostenibilidad y las compensaciones asociadas con un subconjunto de soluciones prioritarias de monitoreo / mitigación del estrés por calor.

El sector ganadero enfrenta una presión cada vez mayor para identificar y adoptar estrategias para reducir el uso de recursos y los impactos ambientales a fin de mantener la licencia social en el contexto de la producción y el consumo sostenibles. Si bien es relativamente eficiente en términos de resultados ambientales por unidad de producto en comparación con otras especies de ganado, la escala y el aumento proyectado de la producción en el sector mundial del huevo requiere esfuerzos concertados para lograr este objetivo. El análisis predictivo que utiliza técnicas de inteligencia artificial (IA) proporciona significados novedosos y potencialmente poderosos de integrar y analizar diversos flujos de datos del sector avícola. Este doctorado financiado por cuatro años. El proyecto responderá a este desafío al (1) preprocesar los datos de la industria canadiense del huevo a través de tareas como la identificación de valores atípicos y la predicción de los datos faltantes, lo que hace que los flujos de datos sean adecuados para las técnicas de IA; (2) identificar o desarrollar, validar e implementar las mejores técnicas de IA seleccionadas; y (3) utilizar métodos de evaluación de criterios múltiples basados en el ciclo de vida para mejorar el apoyo a las decisiones de sostenibilidad en la industria canadiense del huevo.

La inteligencia artificial (IA) se puede aprovechar para desarrollar modelos predictivos de posibles impactos del cambio climático y medidas de mitigación / adaptación en una variedad de contextos de aplicación. En este cuatrienio, Ph.D. proyecto, se desarrollarán modelos analíticos predictivos para estimar el rango probable de morbilidad, mortalidad, productividad, recursos / impactos ambientales, económicos y de bienestar animal asociados con los eventos de calor extremo para cada especie de ganado en la Columbia Británica, Canadá, según las proyecciones actuales de cambio climático. , y evaluar los beneficios / compensaciones potenciales asociados con los escenarios para el monitoreo del riesgo de estrés por calor y la implementación de tecnologías de mitigación.

El cultivo y procesamiento de alimentos para animales aporta una parte desproporcionada de los impactos ambientales y sobre los recursos de la producción ganadera. La licencia social para el sector ganadero probablemente dependerá cada vez más de su capacidad para reducir la competencia directa por la tierra cultivable y los recursos alimentarios comestibles para el hombre. Este doctorado financiado por cuatro años. El proyecto responderá a este desafío (1) identificando y mapeando la disponibilidad de recursos alimenticios alternativos para la industria avícola en Canadá, incluidas (por ejemplo), proteínas unicelulares de residuos de la industria forestal, harinas de insectos y desechos de alimentos para la alimentación. productos; (2) realizar una evaluación detallada del ciclo de vida ambiental y evaluaciones tecnoeconómicas de cada recurso alimenticio Pathway , y (3) evaluar su potencial para contribuir a la producción avícola sostenible en función de una combinación de objetivos y limitaciones ambientales, económicos y nutricionales.

Food Systems PRISM Lab busca un becario postdoctoral altamente calificado y motivado para contribuir a la investigación y la gestión de la investigación en el campo de la evaluación del ciclo de vida agroalimentario. A la luz de la situación actual de COVID, se puede considerar una cita a distancia.