Identifying and overcoming social-ecological barriers to ending plastics pollution
Notice bibliographique
Résumé
Plastics are deeply embedded in contemporary life, and their production and pollution contribute to irreversible harm across ecological and social systems. Recognized as a “novel entity” in the Planetary Boundaries framework, plastics challenge traditional governance models due to their chemical complexity and diversity, cross-sectoral impacts, and pushback from powerful political and economic actors. This study addresses urgent science-policy gaps through a structured expert elicitation, conducted during the ongoing negotiations on the global plastics treaty. We present the Experts Multi-Issue Knowledge Elicitation (EMIKE) method - a flexible, co-productive approach that addresses social-ecological dimensions of plastics pollution. Through a three-phase process involving 21 interdisciplinary experts, we identified 21 critical issue areas spanning toxic chemical use, social inequality, overconsumption, climate impacts, and financing and policy incoherence, among others. The EMIKE process generated a matrix of interrelated indicators across plastics’ life cycle to inform adaptive, more comprehensive, just, and evidence-based policymaking. EMIKE offers a methodology for surfacing often neglected issues in natural science driven studies, fostering interdisciplinary dialogue, and advancing policy-relevant knowledge. It enables structured elicitation - attuned to power, uncertainty, and evolving political contexts - to better integrate diverse science inputs into global governance. This approach is essential not only for plastics governance, but also for any multifaceted sustainability issue requiring intersectional, systems-based solutions. Key findings highlight the inseparability of ecological and social concerns, the limits of technocratic quantification, and the need to democratize science-policy interfaces. Experts emphasized the importance of precautionary action, transparency, and justice-based governance to counteract corporate influence and systemic inertia. Our study also illustrates how scientific frameworks can support policy development by adequately considering the complexity of global sustainability challenges.
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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 | 0,042 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,009 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».