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Enregistrement W2922825360 · doi:10.1002/ieam.4147

Estimating the Mass of Chemicals Associated with Ocean Plastic Pollution to Inform Mitigation Efforts

2019· article· en· W2922825360 sur OpenAlexaff
Hannah De Frond, Erik van Sebille, J. Mark Parnis, Miriam L. Diamond, Nicholas J. Mallos, Tony Kingsbury, Chelsea M. Rochman

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensTrent UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean CommissionAmerican Chemistry Council
Mots-clésMicroplasticsPlastic pollutionEnvironmental scienceEnvironmental chemistryPollutionDebrisContaminationSeawaterMarine debrisWaste managementEnvironmental engineeringOceanographyChemistryGeologyEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plastic pollution in the marine environment is well documented. What remains less recognized and understood are the chemicals associated with it. Plastics enter the ocean with unreacted monomers, oligomers, and additives, which can leach over time. Moreover, plastics sorb organic and inorganic chemicals from surrounding seawater, for example, polychlorinated biphenyls (PCBs) and metals. Thus, interception and cleanup of plastics reduces the amount of chemical contaminants entering or reentering the oceans and removes those already present. Here, we estimate 1) the mass of selected chemical additives entering the global oceans with common plastic debris items, and 2) the mass of sorbed chemicals (using PCBs as a case study) associated with microplastics in selected locations. We estimate the mass of additives that entered the oceans in 2015 as constituents of 7 common plastic debris items (bottles, bottle caps, expanded polystyrene (EPS) containers, cutlery, grocery bags, food wrappers, and straws or stirrers). We calculate that approximately 190 tonnes (t) of 20 chemical additives entered the oceans with these items in 2015. We also estimate the mass of PCBs associated with microplastics in 2 coastal (Hong Kong and Hawaii) and 2 open ocean (North Pacific and South Atlantic gyres) locations, as comparative case studies. We find that the mass of chemicals is related to the mass of plastics in a location, with greater mass of PCBs closer to the source (i.e., land), where there is more plastic per unit area compared to the open ocean. We estimate approximately 85 000 times more PCBs associated with plastics in an average 4.5-km stretch of beach in Hong Kong than from the same size transect in the North Pacific gyre. In conclusion, continuing efforts for plastic interception and cleanup on shorelines effectively reduces the amount of plastic-related chemicals entering and/or reentering the marine environment. Integr Environ Assess Manag 2019;15:596-606. © 2019 SETAC.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,127

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
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations62
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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