<tt>LitChemPlast</tt>: An Open Database of Chemicals Measured in Plastics
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Plastics contain various chemical substances, which can impact human and ecosystem health and the transition to a circular economy. Meanwhile, information on the presence of individual substances in plastics is generally not made publicly available, but relies on extensive analytical efforts. Here, we review measurement studies of chemicals in plastics and compile them into a new LitChemPlast database. Over 3500 substances, stemming from all plastic life-cycle stages, have been detected in different plastics in 372 studies. Approximately 75% of them have only been detected in nontargeted workflows, while targeted analyses have focused on limited well-known substances, particularly metal(loid)s, brominated flame retardants, and ortho -phthalates. Some product categories have rarely been studied despite economic importance, e.g., consumer and industrial packaging (other than food packaging), building and construction, and automotive plastics. Likewise, limited studies have investigated recycled plastics, while existing measurements of recycled plastics show higher detection frequencies and median concentrations of regulated brominated flame retardants across many product categories. The LitChemPlast database may be further developed or utilized, e.g., for exposure assessment or substance flow analysis. Nonetheless, the plethora of relevant substances and products underscores the necessity for additional measures to enable the transition to a safe circular plastics economy.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,062 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».