Tracking progress toward sustainable development goal 12 using Canadian industrial pollutants in waste
Notice bibliographique
Résumé
Canada's National Pollutant Release Inventory (NPRI) is part of a global network of over 50 national Pollutant Release and Transfer Registries. These registries track industrial pollutant releases into the air, water, and land, and transfer and disposal of pollutants to various waste management practices. Despite the NPRI being a long-standing public dataset that can speak directly to Canadian progress on various reductions in chemical releases and waste generation sought by the United Nations' Sustainable Development Goal (SDG) 12, its data on pollutant transfers and disposals is so far overlooked in tracking SDG progress. This study aims to uncover the potential of this waste-related data to provide meaningful measures of progress toward SDG 12 using two case studies (on the Basel Convention on the Control of Transboundary Movements of Hazardous Wastes and their Disposal and the Minamata Convention on Mercury) and a framework by the Organization for Economic Cooperation and Development to do so. The findings challenge the premise that progress in the current SDG 12.4 indicator (number of parties to international chemical agreements that transmit required information) also leads to progress on overall SDG 12.4 waste-related aims. This analysis sets a precedent for using publicly available PRTR data from any country to monitor progress toward SDG 12 waste-related objectives, opening up new possibilities for more accurate global tracking of this SDG. • Pollutant Release and Transfer Registries (PRTR) track industrial chemicals in waste. • PRTR data is used here to track progress toward UN SDG 12.4 waste-related aims. • Canadian transboundary pollutant movements are increasing in quantity. • PRTR data show a different progress story for SDG 12.4 than official indicators.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».