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Enregistrement W2919995128 · doi:10.1038/s41598-019-40126-3

Microplastic deposition velocity in streams follows patterns for naturally occurring allochthonous particles

2019· article· en· W2919995128 sur OpenAlexfundno aff
Timothy J. Hoellein, Arial J. Shogren, Jennifer L. Tank, Paul Risteca, John J. Kelly

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLeading Edge Endowment FundU.S. Environmental Protection AgencyNational Science Foundation
Mots-clésMicroplasticsSettlingParticulatesDeposition (geology)Environmental scienceLitterParticle (ecology)Environmental chemistryOrganic matterPolypropylenePelletsEcologyChemistryMaterials scienceEnvironmental engineeringGeologySedimentComposite materialBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Accumulation of plastic litter is accelerating worldwide. Rivers are a source of microplastic (i.e., particles <5 mm) to oceans, but few measurements of microplastic retention in rivers exist. We adapted spiraling metrics used to measure particulate organic matter transport to quantify microplastic deposition using an outdoor experimental stream. We conducted replicated pulse releases of three common microplastics: polypropylene pellets, polystyrene fragments, and acrylic fibers, repeating measurements using particles with and without biofilms. Depositional velocity (v dep ; mm/s) patterns followed expectations based on density and biofilm ‘stickiness’, where v dep was highest for fragments, intermediate for fibers, and lowest for pellets, with biofilm colonization generally increasing v dep . Comparing microplastic v dep to values for natural particles (e.g., fine and coarse particulate organic matter) showed that particle diameter was positively related to v dep and negatively related to the ratio of v dep to settling velocity (i.e., sinking rate in standing water). Thus, microplastic v dep in rivers can be quantified with the same methods and follows the same patterns as natural particles. These data are the first measurements of microplastic deposition in rivers, and directly inform models of microplastic transport at the landscape scale, making a key contribution to research on the global ecology of plastic waste.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations266
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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