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Enregistrement W4399977425 · doi:10.18280/ijsse.140307

Evaluation of the Environmental and Economic Impact Deriving from the Adoption of a Reuse Strategy for Disposable FFP2

2024· article· en· W4399977425 sur OpenAlexvenueno aff
Samuele Giovanardi, Edoardo Cavalieri d’Oro, MariaPia Pedeferri

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReuseEnvironmental economicsBusinessRisk analysis (engineering)EngineeringEconomicsWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic has exposed the vulnerability of emergency response systems to personal protective equipment shortages, particularly FFP2 masks. In that context the Milan Fire and Rescue Service has developed a novel method for regenerating and reusing disposable FFP2 masks, evaluating its safety and effectiveness through comprehensive biological, mechanical, and stress tests, guaranteeing this way up to 10 safe reuses per mask. The method not only ensures personnel safety and uninterrupted emergency service but also yields significant environmental and economic benefits, minimizing the environmental footprint associated with masks life cycle and leading to substantial financial savings to the entities willing to adopt it, through reduced procurement and disposal costs. Benefits linked to the regeneration method are validated in this work by three distinct case studies, conducted within the Milan province and encompassing three distinct entities. This study provides evidence that through regeneration it is possible to achieve environmental and economic impact reductions of up to 90% across various operational settings and presents a groundbreaking and sustainable approach to FFP2 mask reuse, offering a viable solution to address potential shortages during future pandemics.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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