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Enregistrement W4409274871 · doi:10.3389/fenvs.2025.1563488

The knowns and unknowns in our understanding of how plastics impact climate change: a systematic review

2025· review· en· W4409274871 sur OpenAlexaff
Xia Zhu, Justin Konik, Holly Kaufman

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of TorontoMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeEnvironmental scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plastic pollution and climate change are two major environmental issues of this century, with implications for ecosystem health, the economy, and humankind. Plastics have the potential to affect the climate in multiple ways, yet we lack a thorough understanding of what data we have on this phenomenon and where the knowledge gaps are. Here, we conducted a systematic review to assemble knowledge and answer the question: How do plastics impact climate through three major mechanisms–emissions of greenhouse gases across the plastics lifecycle, interference with Earth’s carbon sinks, and interference with Earth’s radiation budget? We searched through all 14 databases in Web of Science for relevant articles, and amended this pool with articles from manual reference searching and expert elicitations. Using rigorous inclusion and exclusion criteria, including the exclusion of non-peer reviewed studies to minimize risk of bias, we ultimately selected 143 articles for our review - 36 lifecycle greenhouse gas emissions papers, 83 carbon sink papers, and 24 radiation budget papers. Based on current available data, we found that the plastics lifecycle can emit up to two gigatonnes of carbon dioxide equivalents per year, with the most emissions being produced at the primary production and product manufacture stages. From existing carbon sink studies, we identified more instances of plastics negatively affecting carbon sequestration than vice versa. From the radiation budget papers, we found that radiative impacts are predominantly cooling in nature. The body of evidence is incomplete and more research is needed to confirm these findings and fill in existing knowledge gaps. Future work should prioritize quantifying greenhouse gas emissions from the transportation, consumption, and unmanaged waste stages of the plastics lifecycle. We need more studies that examine the impact of plastics on coastal blue carbon ecosystems and marine carbon sequestration endpoints, and more studies examining the impact of plastics on direct radiative forcing via aerosols, cloud properties, and the albedo/melting rate of surfaces and ice/snow. Immediate action is required to decarbonize the plastics lifecycle, and full accounting of the climate impact of plastics is needed in emissions scenarios, inventories, and climate models across geographies and sectors.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0190,019
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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