Extensive use of face masks during COVID-19 pandemic: (micro-)plastic pollution and potential health concerns in the Arabian Peninsula
Notice bibliographique
Résumé
Face masks are primary line of defense to reduce the transmission risk of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). World Health Organization (WHO) has already updated the guidelines and advised the use of face masks in public areas essentially. This has dramatically increased the production and use of face masks in many parts of the world. Arabian Peninsula is comprised of six countries where the public perception of following WHO guidelines is high. In this study, we highlight the concerns relating to extensive use of face masks in this region, particularly in the context of (micro-)plastic pollution. We computed the number of face masks to be used in each of the countries of Arabian Peninsula for varying levels of acceptance rate and average number of daily usages. Accordingly, the amount of (micro-)plastic that could come into the terrestrial and marine environment is also reported. Saudi Arabia, being the most populated country in the region may contribute up to 32-235 thousand tons of (micro-)plastic which is nearly half of the amount in the whole Peninsula. On the other hand, an extremely high infection rate in Qatar (25.74%) may also lead to a significant increase of (micro-)plastic content due to high public acceptance rate and living standards. The high (micro-)plastic fraction is of significant concern because it ends up in the marine ecosystems. Further, it allows colonization of several pathogenic microorganisms (bacteria, viruses, fungal filaments, and spores) and might serve as carriers of disease transmission finally affecting the living organisms habituating these ecosystems. It is suggested that appropriate regulations on face masks waste should be devised to avoid any unwanted consequences in the near future.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».