Exploring Outputs of the Intergovernmental Science-Policy Panel on Chemicals, Waste, and Pollution Prevention
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The Science-Policy Panel (SPP) on Chemicals, Waste, and Pollution Prevention, now being established under a mandate of the United Nations Environment Assembly, will address chemical pollution, one element of the triple planetary crises along with climate change and biodiversity loss. The SPP should provide governments with consensual, authoritative, and holistic solution-oriented assessments, particularly relevant to low- and middle-income countries (LMICs) and, we suggest, to issues regarding the global commons. The assessments should be flexible in scope and breadth, and address existing issues retrospectively and prospectively to minimize the high costs to human and environment health that come from delayed, slow, and/or fragmented policy responses. Two examples of assessments are presented here. The retrospective example is pharmaceutical pollution, which is of increasing importance, especially in LMICs. The SPP’s assessment could identify data gaps, develop regionally attuned policy options for mitigation, promote “benign-by-design” chemistry, explore educational and capacity-building activities, and investigate financial mechanisms for implementation. The prospective example is on risks posed by chemicals and waste release from critical technological infrastructure and waste sites vulnerable to sea level rise and extreme weather events. Multisectoral and multidisciplinary inputs are needed to map and develop “disaster-proofing” responses, along with financing mechanisms. The new SPP offers the ambition and mechanisms for enabling much-needed assessments explicitly framed as inputs to policy-making, to protect, and support the recovery of, local to global human and environmental health.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,014 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle