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Enregistrement W3035267603 · doi:10.1021/acs.est.0c02178

COVID-19 Pandemic Repercussions on the Use and Management of Plastics

2020· article· en· W3035267603 sur OpenAlexaff
Joana C. Prata, Ana L. Patrício Silva, Tony R. ‎Walker, Armando C. Duarte, Teresa Rocha‐Santos

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare and Environmental Waste Management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesEuropean Social FundFundação para a Ciência e a Tecnologia
Mots-clésPandemicPersonal protective equipmentCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakPublic healthBusinessEnvironmental healthOutbreakWaste managementRisk analysis (engineering)Environmental planningEnvironmental scienceEngineeringMedicineVirologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plastics are essential in society as a widely available and inexpensive material. Mismanagement of personal protective equipment (PPE) during the COVID-19 pandemic, with a monthly estimated use of 129 billion face masks and 65 billion gloves globally, is resulting in widespread environmental contamination. This poses a risk to public health as waste is a vector for SARS-CoV-2 virus, which survives up to 3 days on plastics, and there are also broad impacts to ecosystems and organisms. Concerns over the role of reusable plastics as vectors for SARS-CoV-2 virus contributed to the reversal of bans on single-use plastics, highly supported by the plastic industry. While not underestimating the importance of plastics in the prevention of COVID-19 transmission, it is imperative not to undermine recent progress made in the sustainable use of plastics. There is a need to assess alternatives that allow reductions of PPE and reinforce awareness on the proper public use and disposal. Finally, assessment of contamination and impacts of plastics driven by the pandemic will be required once the outbreak ends.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1 004
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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