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Enregistrement W4405388732 · doi:10.62051/s74xvx42

The harm of difficult to degrade plastics to animals and the surrounding environment

2024· article· en· W4405388732 sur OpenAlexaff
Shijiu Gu

Notice bibliographique

RevueTransactions on Environment Energy and Earth Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmForensic engineeringBusinessEnvironmental scienceEngineeringPsychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Littering or the disposal of plastic products and particles in the environment is a current global concern. Because plastics are long-lasting and are used extensively, productivity has increased dramatically to 400 million tons per year, and only a small fraction of them is recycled or disposed of correctly. This research aimed at examining the impacts of plastic pollution on soil and marine environment especially on the changes in physical and chemical properties of the soil, the effects on plant growth and marine organisms through ingestion and entanglement. The study also notes that microplastics have negative impacts on the physical characteristics of the soil including fertility and permeability as well as the behavior of macro-organisms like earthworms, and marine life is impacted by species entanglement and ingestion of plastics leading to extensive ecological risks. Furthermore, while biodegradable plastics are more environmentally friendly, they decompose at varying speeds depending on the conditions and microorganisms. The study also highlights the importance of improved waste management, reduction in the use of plastics, enhancement of recycling and biodegradation studies to minimize the adverse effects on the environment in the long run. This work assists in increasing the public’s understanding of the global problem of plastic pollution and promotes the need for a universal approach to minimizing the negative impact on the environment.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil0,545

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSans objet
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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