| Publicaties | Instituten | Personen | Datasets | Projecten | Kaarten | ||||
Plastic clean-up and prevention overview
Citeerbaar als data publicatie
Leone, G.; Moulaert, I.; Devriese, L.I.; Sandra, M.; Pauwels, I.; Goethals, P.L.M.; Everaert, G.; Catarino, A.I.; Research Group Aquatic Ecology: Ghent University; Flanders Marine Institute (VLIZ); Aquatic Management: Research Institute for Nature and Forest: Belgium; (2023): Plastic clean-up and prevention overview. Marine Data Archive. https://doi.org/10.14284/596
Contact:
Leone, Giulia Beschikbaarheid:
 Deze dataset valt onder een Creative Commons Naamsvermelding-NietCommercieel-GeenAfgeleideWerken 4.0 Internationaal-licentie.Beschrijving
In this dataset 124 plastic remediation technologies are listed with 29 of their key characteristics. The dataset has been compiled by merging a systematic literature review performed on the 29th of June 2022 on the electronic database Scopus and a non-systematic review. Scope Thema's: Milieu-kwaliteit / vervuiling > Vervuilingsniveau's & monitoring Kernwoorden: Plastics, Prevention and clean-up technologies, Remediation technologies, SWOT analysis, Globaal Geografische spreiding Globaal Spreiding in de tijd
1 Juli 2021 - 20 Januari 2023 Niet relevant Bijdrage door
Universiteit Gent; Faculteit Bio-ingenieurswetenschappen; Vakgroep Dierwetenschappen en Aquatische Ecologie; Onderzoeksgroep Aquatische ecologie (AECO), meer, data creator, data creator
Vlaams Instituut voor de Zee (VLIZ), meer, data creator, data creator
Vlaamse overheid; Beleidsdomein Omgeving; Instituut voor Natuur- en Bosonderzoek (INBO), meer, data creator, data creator
Project
PhD Decision support framework for plastic clean-up technologies in rivers and estuaries: minimizing unintentional bycatch while maintaining efficient plastic removal under realistic environmental conditions, meer
Publicatie
Gebaseerd op deze dataset
Leone, G. et al. (2023). A comprehensive assessment of plastic remediation technologies. Environ. Int. 173: 107854. https://dx.doi.org/10.1016/j.envint.2023.107854, meer
Dataset status: Afgelopen
Data type: Data
Data oorsprong: Literatuurstudie
Metadatarecord aangemaakt: 2023-03-02
Informatie laatst gewijzigd: 2023-03-02
| ||||
