Preventing Microplastic Pollution in Surface Waters: Legal Frameworks and Strategic Actions
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.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Microplastic contamination of surface water is another looming environmental issue driven by fast industrialization, urbanization, and the rampant use of plastics. Microplastics are plastic particles smaller than 5 mm in size, and there are a variety of origins, including broken pieces of plastic waste, synthetic fibers, or industrial effluents. They are one of the pollutants that pose significant threats to aquatic ecosystems and human well‐being because they carry toxic substances, disrupt aquatic food webs, and degrade water quality. This situation led India to formulate a series of regulatory frameworks for the reduction of plastic pollution. Other important policies are the 2016 Plastic Waste Management Rules, with a focus on recyclability and reduction of plastic waste at the source level, and the 2022 countrywide single‐use plastic ban, which targets the spread of high‐volume plastics that lead to microplastic pollution. India also works with international groups like the Global Partnership on Marine Litter and has integrated EPR into its plastic waste management to make it more long‐lasting. In some states, incomplete or nonexistent waste management infrastructure and a lack of specific legislation on microplastics combine to raise concerns about enforcement. This review discusses the source and implications of microplastic contamination in the surface water, evaluates the effectiveness of the current legal regime, and highlights what could be done to strengthen the legislation and reduce microplastic contamination. Strengthened surveillance, state‐of‐the‐art wastewater treatment technology, and awareness programs are essential before such elements can prevent the entry of microplastic contaminants and protect water bodies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle