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Enregistrement W4391168663 · doi:10.56367/oag-041-11135

Innovating polymers: 100% recycled ECOPLASTOMER®

2024· article· en· W4391168663 sur OpenAlexaboutno aff
Katarzyna Pokwicka-Croucher

Notice bibliographique

RevueOpen Access Government · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolymerBusinessMaterials sciencePolymer scienceEnvironmental scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovating polymers: 100% recycled ECOPLASTOMER® Katarzyna Pokwicka-Croucher, Founder and CEO of Ecopolplast, tells us about the company’s mission to innovate polymers through their eco-friendly Ecoplastomer® product, made with 100% recycled content that reduces CO2 emissions and ensures complete independence from virgin raw materials. Global production of polyolefins has increased by over 1000% since the 1950s. The amount of municipal waste based on these polymers each year is 2.1 billion tonnes. This is the amount of only one selected group of materials. Considering other types of polymers such as PET, PS, PA, PC, or cross-linked materials, i.e., XLPE and rubber, this amount will be several dozen times higher. This problem, along with environmental regulations, has increased consumer awareness and producers’ responsibility for plastic recycling. Certain laws and regulations (the European Union’s REACH (EC) No. 1907/2006, the United Nations’ Paris Agreement, and Canada’s carbon pricing policy (the ‘carbon tax’)) help to significantly mitigate the environmental impact of waste. A study of the EU market on a global production scale showed that the countries with higher conversion were Germany, Italy, France, Spain, Great Britain, and Poland (starting with the largest producers), which produced ~80% of plastic waste. Moreover, the depletion and the slow disappearance of fossil fuels, which are the raw material for the production of plastics worldwide, emphasize the need to find uses for the collected waste that will be recycled.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,014

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
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