Public perceptions and expert opinions about microplastic and nanoplastic contamination in water
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plastics, including microplastics and nanoplastics, pose significant environmental and health concerns. These particles are found in various environments, particularly water bodies, encouraging governments to implement plastic bans. Public risk perception and expert opinions are crucial in policymaking. However, previous qualitative research exploring public and stakeholder perspectives on this pollution is inadequate. This study aims to qualitatively explore public perceptions of microplastic and nanoplastic pollution by analyzing comments from seven Reddit posts and conducting semi-structured interviews with ten experts from different Canadian provinces and sectors. The risk perception model developed by van der Linden, a social and psychological framework, guided the analysis. A total of 781 Reddit comments were analyzed, and five themes reflecting public perceptions were identified. The results indicated a public awareness gap, efforts to avoid plastics, and distrust in governments, scientists, and the media. While the public shares concerns with experts, there are differences and gaps in public understanding of the pollution. Enhanced risk communication and education are essential for raising awareness and encouraging plastic avoidance, which can lead to more effective policymaking. Further research on plastic management is necessary to guide policymaking, as stakeholders have highlighted gaps in current policies. The findings will inform policymaking and health promotion programs aimed at better managing plastics and educating the public about plastic pollution.
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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 | 0,013 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».