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Enregistrement W4312455704 · doi:10.46692/9781529206586.005

The Public Problem of Plastics

2022· other· en· W4312455704 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanotechnology research and applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymer scienceMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction When I was about nine years old, my mother patiently taught me how to knit. As we sat in her tiny sewing room and she showed me the impressive collection of yarn, knitting needles and patterns that she had collected throughout her life, my mother handed me a rigid spherical ball – two equal parts that could be screwed together, hollow on the inside and with a small circular hole in one of the halves. My mother explained that a plastics company had invented this ball ostensibly to keep the wool from either unravelling or being soiled. She said that after World War II companies were inventing anything and everything to make with plastics. Even as a child of the later 20th century, immersed from birth in a plastics world, I remember thinking that this was a strange object. Many years later, as a waste studies researcher, I find this object in equal measure both unsurprising and shocking. Plastics characterize our contemporary society. They proliferate within our homes and workspaces, are embedded in the fabric of our clothing, footwear, personal hygiene products, our bicycles, cars and other modes of transportation, our food, and even the human placental barrier. Like the proverbial lobsters in a slowly heated pot, we have become so accustomed to plastics’ incessant overabundance that we are overwhelmed by our current plastics waste crisis. From the giddy ‘miracle’ years of plastics and their seemingly limitless applications and everyday benefits to the public’s current disaffected dependence on plastics, this chapter focuses on how plastics have been framed by, primarily, the oil and gas industries that provide the raw materials needed to make plastics, and governments trying to appease publics’ growing concerns with plastics’ negative impacts on human health and the environment. Over 170 countries, from Canada to Kenya, the United Kingdom to China, Zimbabwe to India, have signed on to ‘significantly reduce plastics’ by the year 2030 (Masterson, 2020: np). At the same time, oil and gas industries have steadily (and sometimes exponentially) increased their plastics production, and make no secret of their plans to increase plastics production further.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,022
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0110,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,006

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,204 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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