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Enregistrement W4408535854 · doi:10.3389/ftox.2025.1494220

Modeling marine microplastic emissions in Life Cycle Assessment: characterization factors for biodegradable polymers and their application in a textile case study

2025· article· en· W4408535854 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Toxicology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesUniversiteit Maastricht
Mots-clésTextileLife-cycle assessmentCharacterization (materials science)Biodegradable polymerEnvironmental scienceBiochemical engineeringEngineeringPolymerMaterials scienceNanotechnologyComposite materialEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: With the continuous increase of plastics production, it is imperative to carefully examine their environmental profile through Life Cycle Assessment (LCA). However, current LCA modeling is not considering the potential impacts of plastic emissions on the biosphere. To integrate plastic emissions into LCA, characterization factors are needed that commonly consist of three elements: a fate factor, an exposure factor, and an effect factor. In this context, fate factors quantify the distribution and longevity of plastics in the environment. Research on these fate factors is still limited, especially for biodegradable polymers. Hence, the main objective of this research was to determine the fate factors of biodegradable polymers [poly (lactic acid), poly (butylene succinate), and poly (ε-caprolactam)] based on primary experimental data for the marine environment. Methods: The validity of former research is tested by comparing the degradation evolution of i. macro- and microplastic particles, ii. two different grades of the polymer, and iii. different temperature levels. The degradation data are obtained by monitoring the oxygen consumption over a period of six months in natural seawater. The determined degradation rates are combined with sedimentation, resuspension, and deep burial rates to obtain fate factors. These fate factors are used to develop polymer-specific characterization factors. The resulting characterization factors are tested in an LCA case study of a synthetic sports shirt made from biodegradable polymer fibers. It allows to assess the relative importance of microplastic impacts compared to other life cycle impacts. Results and discussion: Comparing the resulting specific surface degradation rates indicates that microplastic degradation rates could be overestimated when using macroplastic degradation data. Pertaining to the case study, the results show that the impact on ecosystem quality by microplastic emissions could account for up to 30% of the total endpoint category. Overall, this work aims to foster interdisciplinary collaboration to leverage the accuracy of LCA studies and thus provide guidance for novel material development.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,233 · 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