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Enregistrement W6969242816 · doi:10.5281/zenodo.6722264

Improving policy to support wider uptake of marine litter clean-up technologies across European seas: the CLAIM contribution

2021· article· en· W6969242816 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework Programme
Mots-clésMarine Strategy Framework DirectiveMarine debrisLitterDirectiveCorporate governanceMarine ecosystemIncentivePlastic pollution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Marine litter pollution, including plastic litter, is a major environmental challenge of our time with significant impacts on marine ecosystems and socio-economic costs on various sectors, including tourism and recreation, aquaculture, fisheries and commercial shipping. Numerous national laws, policies, initiatives and funds exist to address marine litter, but these are often part of broader regulatory frameworks and without a direct link to best available technologies to either prevent litter from entering the sea, or to clean it up once it has reached the sea. The distinction between macro and micro plastic litter is crucial in this context, since they require different technological and governance solutions, including for their clean-up. Whilst the best way to tackle plastic marine litter is to prevent it from reaching the sea at all, unless and until full prevention is achieved, appropriate technologies and policies are still needed to enable litter clean-up. Existing policies provide an important regulatory framework for assessing the extent of the marine litter problem in general. For example, marine litter is included as an indicator that must be monitored under the EU’s Marine Strategy Framework Directive (MSFD). However, the link to concrete actions addressing different types of litter from different sources is often lacking. Exceptions include the marine litter action plans developed under the Regional Sea Conventions, which have an important role in implementing the MSFD, or the 2019 Port Reception Facilities Directive (PRFD). Nevertheless, additional policies and incentives are still needed to tackle the plastic pollution problem. To encourage the wider use of best available marine litter clean-up technologies, we recommend that: (1) existing laws and policy approaches are adapted to provide coherent legal mandates for the actual clean-up of different types of marine litter, including an explicit reference to marine litter in relevant legislation; (2) new policy targets are set to limit macro and micro plastics in fresh and marine waters, and existing and new targets monitored to ensure they are met; (3) funding and financial incentives, and economic instruments, are mobilised to support the wider use of proven cost-effective clean-up technologies; (4) coordination and clear allocation of responsibilities is ensured between different levels of government and other responsible entities; and (5) platforms are created for more systematic, active engagement of key public and private sector stakeholders, to inform policy development, implementation and revision in support of the best use of advanced technical and technological knowledge.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0130,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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