Ecological unequal exchange: quantifying emissions of toxic chemicals embodied in the global trade of chemicals, products, and waste
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ecologically unequal exchange arises if more developed economies (‘core’) shift the environmental burden of their consumption and capital accumulation to less developed economies (‘periphery’/‘semi-core’). Here we demonstrate that human populations in core regions can benefit from the use of products containing toxic chemicals while transferring to the periphery the risk of human and ecological exposure to emissions associated with manufacturing and waste disposal. We use a global scale substance flow analysis approach to quantify the emissions of polybrominated diphenyl ethers (PBDEs), a group of flame retardants added to consumer products, that are embodied in the trade of chemicals, products and wastes between seven world regions over the 2000–2020 time period. We find that core regions have off-loaded PBDE emissions, mostly associated with the disposal of electrical and electronic waste (e-waste), to semi-core and peripheral regions in mainland China and the Global South. In core regions this results in small emissions that mostly occur during the product use phase, whereas in peripheral regions emissions are much higher and dominated by end of life disposal. The transfer of toxic chemical emissions between core and periphery can be quantified and should be accounted for when appraising the costs and benefits of global trade relationships.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».