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Enregistrement W4385060988 · doi:10.53328/agym7357

Global Bottled Water Industry: A Review of Impacts and Trends

2023· review· en· W4385060988 sur OpenAlexafffund
Zeineb Bouhlel, Jimmy Köpke, Mariam Mina, Vladimir Smakhtin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiotechnology and Related Fields
Établissements canadiensMcMaster UniversityUnited Nations University Institute for Water, Environment, and Health
Organismes subventionnairesGlobal Affairs CanadaUniversity of EdinburghGovernment of CanadaMcMaster University
Mots-clésBottled waterEnvironmental scienceBusinessAgricultural economicsNatural resource economicsEconomicsEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The report examines facts and perceptions about bottled water in the global context.It analyses the geography, structure, trends, and drivers of the global bottled water market.It examines the existing knowledge on the quality of bottled water, its impacts on water resources, and its role in plastic pollution.It raises the question of the bottled water industry's contribution to the sustainable development goal on universal access to safe drinking water.The analysis considered only those types of bottled water that have little or no difference in taste from the tap water provided by regular municipal water supply.It is shown that bottled water is widely consumed in the both Global North and South although prices can be orders of magnitude higher than tap water.The current global bottled water sales are estimated at almost 270 billion US$ and 350 billion liters.The report maps and ranked the top 50 countries in the world by total and per capita bottled water sales both in dollars and liters.The Asia-Pacific region constitutes about half of the global bottled water market, and the Global South countries together about 60%.The USA, China and Indonesia combined comprise half of the global market.Germany is the biggest market in Europe, Mexico in the LAC region and South Africa in Africa.Singapore and Australia stand out as the leaders in both annual revenue and volume of bottled water sold per capita, with the USA and China per capita indicators being much smaller.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations38
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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