Riverine Plastic Pollution in Asia: Results from a Bibliometric Assessment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Rivers are important ecosystems, vital to the livelihoods of hundreds of millions of humans and other species. Despite their environmental, social, and economic importance, current use of rivers is unsustainable, due to a combination of solid waste and high levels of pollutants. Plastic materials are among the most predominant of such pollutants. Based on the need for additional research in this area, this study examines pressures put to rivers and explores trends related to riverine plastic pollution, with a focus on Asia. Apart from the bibliometric analysis, and relying on the collected information, examples describing the drivers of riverine plastic pollution in a sample of Asian countries are described, outlining the specific problem and its scope. Among some of the results obtained from it, mention can be made to the fact that much of the literature focuses on plastic pollution as a whole and less on one of its most significant ramifications, namely microplastics. Additionally, there is a need related to data availability on riverine plastic data and improving the understanding of transport mechanisms in relation to riverine plastic emission into the ocean. The results from this study illustrate the significance of the problems posed by plastic waste to Asian rivers and point out the fact that there are still significant gaps in respect of regulations and standards, which prevent improvements that are highlighted in this study. Based on the results of this bibliometric assessment, specific measures via which levels of riverine plastic pollution may be reduced are presented, bringing relevant new insights on this topic beyond the existing reviews.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| 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) | 0,003 | 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 découle