MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3016054654 · doi:10.1016/j.envint.2020.105704

Mitigation strategies to reverse the rising trend of plastics in Polar Regions

2020· article· en· W3016054654 sur OpenAlexaff
Marcus Eriksen, Franco Borgogno, Patricia Villarrubia-Gómez, Emily E. Anderson, Carolynn Box, Nicole Trenholm

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticTourismEnvironmental sciencePlastic pollutionBusinessCommercial fishingReverse logisticsEnvironmental hazardHarmFishingPollutionNatural resource economicsEnvironmental planningEnvironmental resource managementSupply chainOceanographyFisheryGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plastic marine pollution in the Arctic today illustrates the global distribution of plastic waste of all sizes traveling by wind and waves, entering food chains, and presenting challenges to management and mitigation. While currents move plastics from lower latitudes into the Arctic, significant waste is also generated by remote communities, as well as maritime activities, such as shipping, fishing and tourism, which are increasing their activities as seasonal sea ice diminishes. Mitigation strategies may include monitoring programs of plastic waste abundance and distribution, improved waste management in Arctic communities, Extended Producer Responsibility (EPR) to reverse the transport of waste plastics and packaging from remote communities, incentivized gear recovery of abandoned, lost and discarded fishing gear (ALDFG), gear tagging and tracking, and restricting tourism and employing "leave no trace" policies. Here we report how these mitigation strategies are employed in the Arctic to minimize plastic waste impacts, and move Arctic communities toward better materials management and circular economic practices. The evidence of harm from waste plastics exacerbated by the ubiquity of plastic marine pollution in all biomes, and the rapid reporting of ecological and social costs, together suggest that we know enough to act quickly to manage and mitigate plastics from all sources to the Arctic.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations49
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnvironment InternationalMême sujetMicroplastics and Plastic PollutionTravaux en français237 207