Assessing the ecological and economic transformation pathways of plastic production system
Notice bibliographique
Résumé
Plastic's incredible versatility drives its continuous production growth, contributing to 4.5% of global greenhouse gas (GHG) emissions. With an unsustainable 4% annual production growth rate, plastics' environmental impact is significant. Our study, using climate and economic models, assesses the effects of a voluntary plastic levy imposed on the top 100 resin producers. The results suggest a potential 70% reduction in global plastic production emissions by 2050, lowering emissions from business–as–usual levels to 1.62 Gt CO 2 e. The proposed USD 82.5 billion levy over 25 years could fund recycling initiatives, increasing recycling rates by 73%. To align with the Paris Agreement target of 1.5 °C, plastic production growth would need to drop to approximately 2.9%–3.1% annually, achieving a 25% decrease by 2050. Implementing this levy could significantly enhance recycling and reduce emissions, mitigating climate change. • A voluntary levy imposed on the leading resin producers, who account for over 90% of global production, could reduce plastic emissions by 70% by 2050. • The levy is projected to generate USD 82.5 billion over 25 years, increasing recycling rates by 73%. • To meet the 1.5 °C climate target, plastic production growth must be reduced and sustained at 3.1% annually. • Game theory analysis demonstrates that cooperative behavior can effectively minimize environmental damage while keeping costs low. • Enhanced recycling and circular economy practices are essential to mitigate the impacts of plastic pollution.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».