Recycled Plastic-Circular Economy Opportunities, Challenges & Solutions in the Middle East
Notice bibliographique
Résumé
As of 2022, the world produced 460 million metric tons of virgin plastics and generated 367 million metric tons of plastic waste, of which only 9% was recycled. This paper investigates the role of recycled plastic waste (RPW) within the circular economy, focusing on implementation pathways in the Middle East and Saudi Arabia. It compares mechanical and chemical recycling methods, highlighting regional case studies and field-level innovations from SABIC, Saudi Aramco, and the Saudi Investment Recycling Company (SIRC). The paper presents technical insights into pyrolysis and catalytic depolymerization projects, including reactor conditions, yield optimization strategies, and sectoral application potential. The paper also examines RPW integration across construction, packaging, automotive, and textiles, supported by real-world case studies such as plastic-modified asphalt, closed-loop food packaging, and school-level waste recovery pilots. Beyond technology, the paper addresses consumer engagement, policy tools, and the importance of digital participation platforms in boosting RPW rates. Future research gaps are identified in lifecycle modeling, techno-economic analysis, behavioral science, and regional data sharing. The findings support Saudi Arabia’s Vision 2030 goals by aligning material innovation, public behavior, and infrastructure investment toward a more resilient and circular plastic economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».