Increased plastic pollution due to COVID-19 pandemic: Challenges and recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Plastics have become a severe transboundary threat to natural ecosystems and human health, with studies predicting a twofold increase in the number of plastic debris (including micro and nano-sized plastics) by 2030. However, such predictions will likely be aggravated by the excessive use and consumption of single-use plastics (including personal protective equipment such as masks and gloves) due to COVID-19 pandemic. This review aimed to provide a comprehensive overview on the effects of COVID-19 on macroplastic pollution and its potential implications on the environment and human health considering short- and long-term scenarios; addressing the main challenges and discussing potential strategies to overcome them. It emphasises that future measures, involved in an emergent health crisis or not, should reflect a balance between public health and environmental safety as they are both undoubtedly connected. Although the use and consumption of plastics significantly improved our quality of life, it is crucial to shift towards sustainable alternatives, such as bio-based plastics. Plastics should remain in the top of the political agenda in Europe and across the world, not only to minimise plastic leakage and pollution, but to promote sustainable growth and to stimulate both green and blue- economies. Discussions on this topic, particularly considering the excessive use of plastic, should start soon with the involvement of the scientific community, plastic producers and politicians in order to be prepared for the near future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».