A Review and Bibliometric Analysis of Sorting and Recycling of Plastic Wastes
Notice bibliographique
Résumé
Global plastic pollution is a negative impact on the environment as the production and use of plastic are increasing rapidly. Plastic recycling is a significant step towards a circular economy. Over the decades, much plastic has been in circulation for various applications. Recycling plastic wastes (PW) entails waste sorting using some physical properties including plastic types, colors, and shapes, to produce high-quality recycled plastics. Classification of PWs includes common plastic types: Polyethylene terephthalate (PET), High-density polyethylene (HDPE), Polyvinyl chloride (PVC), Low-density polyethylene (LDPE), Polypropylene (PP), Polystyrene (PS), and others. The traditional method of sorting PW achieves good accuracy but low throughput at an excessive cost. Automated processes in plastic sorting are developed to overcome this. This study analyzes automated sorting techniques and examines bibliometric data on plastic waste research over the past four decades. The Scopus database was used to retrieve statistics on the subject, which were then examined using the bibliometric program in the VOSviewer software. The data visualization was also carried out with VOSviewer. The results of this study can guide future research and provide crucial details to improve plastic waste management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,054 | 0,079 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».