A bibliometrics study of plants, animals, bacteria, algae and technologies that reduce, filter and eliminate microplastics from planet earth, ecological solutions for the environment
Notice bibliographique
Résumé
The world surrounded by plastics generates a lot of uncertainty and the first victims are sea animals, plastic in contact with the sun is able to disintegrate and generate toxins that are harmful to health. It is for this reason that this research in bibliographic review allows us to know the different solutions to counteract microplastics through the analysis of the Scopus database and the VOSviewer tool that allows us to analyze the data, considering the essential characteristics that are plants, animals, bacteria, algae and technologies that allow the disintegration, elimination and purification of microplastics, graphs and tables were obtained which allow us to recognize the analyzed data, the countries that carry out these investigations and the bibliometric maps worldwide. The results allow us to understand that the existence of microplastics generates many negative consequences for planet earth, however, there are different solutions which we can use and apply to counteract these microplastics, also considering that countries like Peru do not find published scientific research relevant to this matter. The purpose of this research is to allow us to make better decisions and not lose heart in the face of microplastics since it can be fought with the different solutions that we find on planet earth, technology and the other objective is to motivate readers to take action in the issue and allow generating change in the use of plastics.
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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 | 0,006 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,176 | 0,327 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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.
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 ».