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Enregistrement W4381512825 · doi:10.1017/plc.2023.10

Global Plastic Pollution and Informal Waste Pickers

2023· article· en· W4381512825 sur OpenAlexaff
Jutta Gutberlet

Notice bibliographique

RevueCambridge Prisms Plastics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollutionPlastic pollutionAction (physics)Environmental sciencePlastic wasteWaste managementBusinessEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasingly plastic pollution is being recognized as a critical environmental and human health threat of unprecedented scale and complexity.While trends in plastic production and consumption are still on the rise, the negative effects of uncollected, mismanaged, dumped or incinerated plastic waste are causing profound impacts on the environment, oceans, climate and food chains compromising the quality of life for humans and other living beings, with expected cumulative negative effects for the near future.Particularly populations in the Global South, where new markets for plastic consumer goods have rapidly emerged over the past 30 years, while waste management, in general, has remained precarious, underfunded or inexistant, directly experience the burdens of plastic pollution.The emerging environmental problems are particularly visible in these regions and so are also possible solutions and alternatives.Approximately 20 million informal workers already recover plastic waste from the garbage in the Global South, usually working under precarious, risky and poorly paid conditions.The literature claims that they represent a work force that if recognized, integrated and valued and under decent work conditions could potentially increase significantly the capturing of plastic waste and reduce the amount of fugitive plastics.This review paper applies an anthropogenic global environmental change theory lens to discusses the key challenges in managing plastic waste and global plastic pollution, uncovering major causes, impacts from dispersion and leakage of plastics into soil, water and air, recognizing the relational and geographic perspectives of plastic waste.A concerted effort is required in coordinating policies and technological solutions in order to strengthening, fund and recognize the waste picker sector as key protagonist in addressing this waste issue. Impact StatementThe manifold negative impacts from plastics are far reaching and not yet fully understood nor acknowledged.This research points towards the complex environmental and climate effects from plastic waste and plastic pollution and highlights the fact that climate impacts and environmental destruction occur before we even think of it as a problem: at the extraction level, followed by production and transportation.Plastic waste becomes visible only as discard after consumption, when it ends up in garbage or recycling bins and when it becomes fugitive, widely distributed by wind and water or entangled in nature.Worldwide mismanaged and escaped plastics in particular, have created a global plastic problem.Plastic waste ending up in incinerators produces greenhouse gas emissions, making it difficult for cities to reach the goal of net zero carbon emissions.For plastics that are recyclable the collection, separation and transformation of plastic items channeled towards a circular path, where plastics become a resource to produce new plastic items.Waste pickers worldwide are the main protagonists in collecting and redirecting these materials towards the recycling industry.Yet, too many plastic products are not recyclable, contaminating the recycling stream, hindering the work of waste pickers at the triage centers, ending up as burden costing time and money.This alarming situation calls for a global plastic regulation to avoid the production of materials that are toxic and cannot be recycled.The research shows that waste pickers are central figures in diverting

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations33
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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