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Enregistrement W4405962984 · doi:10.1016/j.cogsc.2024.100996

Applying the principles of green chemistry to achieve a more sustainable polymer life cycle

2024· article· en· W4405962984 sur OpenAlexaff
Francesca M. Kerton

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Green and Sustainable Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChemistry and Chemical Engineering
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreen chemistryChemistryBiochemical engineeringNanotechnologyEnvironmental economicsNatural resource economicsEngineeringMaterials scienceEconomicsOrganic chemistryCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This mini-review highlights how many of the principles of green chemistry can be used to make polymers more sustainable. The use of renewable feedstocks has grown enormously in the recent years including the use of bio-derived monomers and modifications of natural polymers such as carbohydrates. Polymers are also being designed to allow entry into the circular economy especially where triggered depolymerization (e.g. catalytic recycling to monomer) can occur, which can allow easy separation from other plastics in a mixed waste stream. Computational studies and reaction monitoring are useful in identifying and understanding reactivity trends for polymer synthesis and degradation. Solvent-free reactions, including mechanochemistry, can be employed to reduce process mass intensity and environmental impacts. Use of standard polymer degradation conditions (e.g. ISO standards) and life-cycle assessments, in particular hot spot analyses, should be encouraged in order to accelerate progress in this important field. • Many principles of green chemistry can be applied to polymer chemistry. • Beginning and end of life cycles need to be considered for sustainable polymers. • Closing the loop will allow new low carbon footprint plastics economies to emerge. • Enormous scope to develop new sustainable materials, catalysts, and polymer systems. • Standards and life-cycle assessments are needed so comparisons can be made and necessary changes can be accelerated.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,561
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 GPT0,254
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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