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Enregistrement W4413110752 · doi:10.1136/tc-2024-058941

Turning tobacco Extended Producer Responsibility (EPR) into Extended Producer Liability (EPL): critical safeguards for the UN Plastics Treaty

2025· editorial· en· W4413110752 sur OpenAlexaff
Deborah K Sy, Chloé Momas, Emmanuelle Béguinot, Daniëlle Arnold, Danielle van Kalmthout, Lilia Olefir

Notice bibliographique

RevueTobacco Control · 2025
Typeeditorial
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensCentre for International Governance Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTobacco industryExtended producer responsibilityTreatyLiabilityBusinessLawLaw and economicsEconomicsPolitical scienceEngineeringWaste managementAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extended Producer Responsibility (EPR) is recognised as a valuable tool for environmental management of products' end-of-life impacts; it was featured in all the draft negotiating text for the future UN Plastics Treaty. However, when applied to the tobacco industry, its implementation faces significant challenges due to the industry's historical manipulation of health policies. This study explores the inherent contradictions in using EPR schemes for tobacco products, which are designed to make producers 'stewards' for the life cycle of their products, including end-of-life impacts. The study highlights the potential for tobacco companies to exploit these schemes to weaken health regulations and greenwash their public image. By examining frameworks like the European Union Single-Use Plastics Directive alongside the UN Plastics Treaty negotiations, the study stresses the need for stringent safeguards to ensure EPR schemes do not serve as tools for greenwashing but support health and environmental objectives. The study also proposes enhanced regulatory measures, such as redefining EPR for tobacco as 'Extended Producer Liability' and integrating it with WHO Framework Convention on Tobacco Control guidelines.

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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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