Aquatic micro‐ and nano‐plastics in life cycle assessment: Development of an effect factor for the quantification of their physical impact on biota
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plastic litter of all sizes has been acknowledged as a serious threat to biodiversity, especially in the marine environment. The fact that life cycle assessment (LCA) does not properly consider these issues is a serious problem for the aspirations of LCA in the public sphere. This paper focuses on micro‐ and nano‐sized plastics (MNPs), which have the potential to cause a substantial impact on ecosystem quality because of their increased presence in the marine compartment and capacity to affect a greater range of species. The data regarding MNPs’ effect on different aquatic species were extracted from the academic literature. These data were then explored and analyzed to bring to light the possibilities in terms of effect factor (EF) developments and the existing relations between effect on aquatic ecosystems and different parameters such as particle size, polymer type, and shape. No significant difference could be observed between the effect of the different subgroups of MNPs tested when considering a single species. However, when including many species in the analysis, differences could be noted between polystyrene (PS) and other polymer types. The high uncertainty on the developed EFs combined with this lack of statistical difference among subgroups at the single species level suggest that the use of a single generic EF could be appropriate for now. This EF is provided along with Species Sensitivity Distributions developed to allow for a quick visualization of the gathered data used to generate the EFs. This EF can now be used to quantify the physical impact of all MNPs in life cycle impact assessment.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».