A scoping review on e-cigarette environmental impacts
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The use of e-cigarettes has grown in popularity worldwide. From their manufacturing, use, and disposal, the environmental impacts of e-cigarettes present a novel public health concern that needs to be urgently investigated. However, very limited studies have focused on the subject matter. The present study aims to review available studies to identify the environmental impacts of e-cigarettes. METHODS: In this scoping review, we undertook a search in two databases (PubMed and Web of Science) from inception until 21 March 2023, and a gray literature search in Google Scholar. Reference lists of publications included in the scoping review were screened manually for additional relevant publications. Scientific publications that were in English and focused on the potential impacts of e-cigarettes on the environment were included. RESULTS: A total of 693 publications were identified, of which 33 were subjected to full-text review and 9 publications were finally included in the review. The impacts on air quality, water, land use, and animals, water and energy consumption, with associated environmental impacts, increased pollution and emissions due to greater e-cigarette production, having harmful and toxic components, creating pollution and waste issues, and global environmental impacts due to manufacturing and importing ingredients and components from low- and middle-income countries, were identified as the environmental impacts of e-cigarettes. CONCLUSIONS: Despite the emphasis on the environmental threat of e-cigarettes, there are limited scientific studies on the environmental impacts of the e-cigarette life cycle. Considering the rapid expansion of e-cigarette usage, there is an urgent need for a rigorous assessment of their life-cycle environmental burden of the various potential health, environmental, and other consequences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».