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Enregistrement W4389153576 · doi:10.18280/ijsdp.181106

A Comparative Bibliometric Analysis on Plastic Waste Recycling

2023· article· en· W4389153576 sur OpenAlexvenueno aff
Johnson A. Oyewale, Lagouge K. Tartibu, Imhade P. Okokpujie

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlastic wasteEnvironmental scienceWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to explore the application trend of the circular economy and research on plastic waste recycling by comparing results from selected databases.The methodology involves developing a bibliometric study based on data from Scopus and the Web of Science Journals & Country Rank, spanning from 2014 to 2023.A total of 2,083 articles were retrieved from these two research databases, with 1,108 and 975 articles coming from Scopus and WoS, respectively.Descriptive bibliographic maps and strategic charts, generated by OriginPro, Excel, and VOSViewer, are presented.The Circular Economy (CE) is a model that eliminates waste, adopts sustainable practices, closes loops in industrial ecosystems, and turns end-of-life products into resources for others.This stands in contrast to the linear economy, which disposes of waste through landfill or incineration.Currently, plastic production is still supported by a resource-intensive paradigm that decouples economic growth from resource consumption.The annual consumption of plastic materials and fossil fuel is projected to triple by 2050, a trend that has attracted significant attention.The introduction of CE has drastically reduced resource consumption.This study compares the Scopus and Web of Science databases regarding current plastic use and recycling of plastic waste.Moreover, it identifies the future contribution of the degrowth economy in managing plastic waste for recycling.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0210,024
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,273 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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