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Enregistrement W6950722914 · doi:10.5281/zenodo.4341751

Amazon's Plastic Problem Revealed

2020· article· en· W6950722914 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmazon rainforestPlastic pollutionPlastic packagingPlastic wastePlastic bagMistakeDumpingBiodegradable plastic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oceana analyzed e-commerce packaging data and found that Amazon generated 465 million pounds of plastic packaging waste in 2019. This includes air pillows, bubble wrap, and other plastic packaging items added to the approximately 7 billion Amazon packages delivered in 2019. The report also found that Amazon’s estimated plastic packaging waste, in the form of air pillows alone, would circle the Earth more than 500 times. By combining the e-commerce packaging data with findings from a recent study published in Science, Oceana estimates that up to 22.44 million pounds of Amazon’s plastic packaging waste entered and polluted the world’s freshwater and marine ecosystems in 2019, the equivalent of dumping a delivery van payload of plastic into the oceans every 70 minutes. Plastic is a major source of pollution and is devastating the world’s oceans. Sea turtles and other ocean animals mistake the kind of plastic used by Amazon as food, which can ultimately prove fatal. Oceana surveyed more than 5,000 Amazon customers in the U.S., Canada, and the UK in 2020 and found that a vast majority were concerned about plastic pollution and its impact on the ocean. Customers want Amazon and other major online retailers to offer plastic-free packing choices at checkout. More than 660,000 customers and others have signed a petition calling on the company to offer plastic-free choices at Change.org/Plastic Free Choice. The report discloses that the type of plastic often used in packaging by Amazon, referred to as plastic film, is effectively not recycled, despite the company’s claims of recyclability. And, unlike other companies, Amazon appears to be prioritizing the increased use of “flexible packaging” made of plastic. The company has stated it uses flexible packaging to help protect the climate and environment but has not publicly disclosed the data underlying this claim. Amazon’s plastic waste and pollution footprint is expected to drastically increase, given analysts’ recent estimates that Amazon’s sales will increase by more than a third in 2020. The rapidly growing plastic pollution crisis needs to be solved by major plastic polluters like Amazon taking steps to reduce plastics. The report calls on Amazon to reduce its plastic footprint by offering plastic-free packaging as an option at checkout, consistently reporting on its plastic footprint, and eliminating plastic packaging.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,009

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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