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Enregistrement W3099629822 · doi:10.3390/jmse8110945

A Review of the Production, Recycling and Management of Marine Plastic Pollution

2020· review· en· W3099629822 sur OpenAlexaff
Ibrahim Issifu, U. Rashid Sumaila

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Science and Engineering · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlastic pollutionPollutionMarine pollutionScope (computer science)Marine ecosystemMarine lifeEnvironmental planningEnvironmental scienceSustainable developmentEnvironmental protectionEnvironmental resource managementMarine debrisProduction (economics)BusinessNatural resource economicsEcosystemEcologyOceanographyComputer scienceEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human attachment to plastic has intensified recently due to its lightweight, versatility, low-cost and durability and so has the damage to the marine environment as marine plastic pollution has correspondingly increased. As a result, there has been increasing concern on the issue of marine plastic pollution. Policy-based organizations such as the United Nations Environment Programme have drawn public attention to the scope, magnitude and impacts of marine pollution in recent decades. Research on marine pollution can play a significant role in contributing to policy-making processes in support of the United Nations Sustainable Development Goal on Life Below Water (SDG 14), by providing scientific analysis on the effects and sources of marine plastic pollution. This paper provides a theoretical and empirical overview of marine plastic pollution and its potential effects on marine ecosystems. It also discusses SDGs that are relevant to marine plastic pollution and suggest priorities for further research.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,226
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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