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Enregistrement W4408177023 · doi:10.1186/s43591-025-00116-x

Opinions of parents and parents-to-be on micro- and nanoplastics: knowledge and willingness to implement change in Canada

2025· article· en· W4408177023 sur OpenAlexafffundabout
Nikita Harvey, Lauren C.M. Ringer, Darcie Stapleton, Jayne Simmons, Karl J. Jobst, Lindsay S. Cahill

Notice bibliographique

RevueMicroplastics and Nanoplastics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Macroplastics (and their degradation products) have been known to have an impact on the ocean and land environment for over 50 years. With the discovery of microplastics and nanoplastics in the human body, recent attention has focused on their potential health effects. Here, a survey was used to gauge the current state of knowledge about microplastics and nanoplastics and willingness to consider plastics-reduction actions in 300 expecting parents and/or parents/guardians of young children in Canada. In total, 79% of participants reported knowing what microplastics and nanoplastics are and 75% were aware of their significant impact on the environment. In contrast, knowledge of potential sources of human exposure to plastics (e.g., household products, food, drinking water) and knowledge about recent preclinical research findings was low. The majority of participants (98%) were willing to consider making at least one change to their homes or daily habits to reduce plastics exposure and participants who reported knowledge about microplastics and nanoplastics were more likely to consider multiple changes in behaviour. To facilitate environmental action, strategies (e.g., email communication, blog, documentaries, social media posts) are needed to improve public knowledge about the potential human health effects associated with microplastics and nanoplastics.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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