Characterization Factors for Microplastic Emissions in Life Cycle Assessment Considering Multimedia Fate Modelling
Notice bibliographique
Résumé
These data provide supporting information for a forthcoming publication proposing new Regionalized Characterization Factors for Microplastic Emissions in Life Cycle Assessment. The Characterization Factors (CFs) are developed thanks to a fate model based on SimpleBox4Plastics: https://doi.org/10.5281/zenodo.5743268 and adapted to meet the USEtox methodology. They are derived from the "Regionalized_CFs_for_MP_emissions_in_LCIA.ipynb" script available on GitHub at https://github.com/Julouve/Regionalized_Characterization_Factors_for_Microplastic_Emissions_in_LCIA.git The CFs are developed for 14 polymers (EPS, PP, LDPE, HDPE, PS, PAN, PHA, PA, PLA, strach blend, PBAT, PET, PVC, TRWP) at 5 sizes (1, 10, 100, 1000, 5000 μm) for 9 different regions (North America, Latin America, Europe, Africa & Middle East, Central Asia, Southeast Asia, Northern regions, Oceania, World) for 9 environmental compartments (air, lake water, river water, sea water, their sediment, natural soil, agricultural soil) on two scales (continental & global) and for 3 ecosystems (marine, freshwater and terrestrial). CFs are computed thanks to 2 approaches: a surface approach (in PDF*m2*year/kg) and a species approach (in PDF*year/kg or species*year/kg).
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».