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Enregistrement W4303474784 · doi:10.1155/2022/1066350

COVID‐19: An Accelerator for Global Plastic Consumption and Its Implications

2022· review· en· W4303474784 sur OpenAlexaff
Moharana Choudhury, Subhrajeet Sahoo, Palas Samanta, Arushi Tiwari, Alavya Tiwari, Utkarsh Chadha, Preetam Bhardwaj, Nalluri Abhishek, Tolera Kuma, Arghya Chakravorty

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental and Public Health · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare and Environmental Waste Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Consumption (sociology)MEDLINEBetacoronavirusVirologyEnvironmental healthMedicinePolitical scienceOutbreakSociologyInternal medicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plastic has been ingrained in our society. Repercussions on the usage of nonbiodegradable plastics and their problems have been recently realized. Despite its detrimental environmental impact, the COVID-19 epidemic has compelled worldwide citizens to increase their plastic use due to affordability and availability. The volume of hospital solid waste, particularly plastics, is overgrowing due to an unexpected increase in medical waste, culminating in the global waste management catastrophe. Henceforth, adopting good waste management practices along with appropriate technologies and viewing the current issue from a fresh perspective would be an opportunity in this current scenario. Accordingly, this review study will focus on the plastic waste scenario before and during the COVID-19 epidemic. This review also disseminates alternative disposal options and recommends practical solutions to lessen human reliance on traditional plastics. Further, the responsibilities of various legislative and regulatory authorities at the local, regional, and worldwide levels are addressed.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,258
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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