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Enregistrement W2785173370 · doi:10.1126/science.aar3320

Plastic waste associated with disease on coral reefs

2018· article· en· W2785173370 sur OpenAlexaff
Joleah B. Lamb, Bette L. Willis, Evan A. Fiorenza, Courtney S. Couch, Robert Howard, Douglas N. Rader, James True, Lisa A. Kelly, Awaludinnoer Ahmad, Jamaluddin Jompa, C. Drew Harvell

Notice bibliographique

RevueScience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Ocean ServiceJames Cook UniversityEnvironmental Defense FundNational Science FoundationNature ConservancyGlobal Environment FacilityDivision of Ocean SciencesAustralian Institute of Marine ScienceAustralian Research CouncilNational Oceanic and Atmospheric AdministrationGreat Barrier Reef Marine Park AuthorityDavid R. Atkinson Center for a Sustainable Future , Cornell University
Mots-clésCoralReefPlastic wasteCoral reefAquaculture of coralEnvironmental issues with coral reefsSnagCoral reef organizationsFisheryResilience of coral reefsCoral reef protectionOceanographyEcologyGeographyBiologyGeologyHabitatEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plastic waste can promote microbial colonization by pathogens implicated in outbreaks of disease in the ocean. We assessed the influence of plastic waste on disease risk in 124,000 reef-building corals from 159 reefs in the Asia-Pacific region. The likelihood of disease increases from 4% to 89% when corals are in contact with plastic. Structurally complex corals are eight times more likely to be affected by plastic, suggesting that microhabitats for reef-associated organisms and valuable fisheries will be disproportionately affected. Plastic levels on coral reefs correspond to estimates of terrestrial mismanaged plastic waste entering the ocean. We estimate that 11.1 billion plastic items are entangled on coral reefs across the Asia-Pacific and project this number to increase 40% by 2025. Plastic waste management is critical for reducing diseases that threaten ecosystem health and human livelihoods.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations845
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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