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Enregistrement W2985426347 · doi:10.1002/lol2.10122

Microplastic occurrence and effects in commercially harvested North American finfish and shellfish: Current knowledge and future directions

2019· article· en· W2985426347 sur OpenAlexaboutno aff
Britta R. Baechler, Cheyenne Stienbarger, Dorothy A. Horn, Jincy Joseph, Alison R. Taylor, Elise F. Granek, Susanne M. Brander

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOregon Sea Grant, Oregon State UniversityOregon State UniversityNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésMicroplasticsFisheryShellfishPlastic pollutionEnvironmental sciencePollutantMarine debrisPopulationEnvironmental protectionFish <Actinopterygii>GeographyEcologyAquatic animalBiologyEnvironmental healthDebris

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Commercial fisheries yield essential foods, sustain cultural practices, and provide widespread employment around the globe. Commercially harvested species face a myriad of anthropogenic threats including degraded habitats, changing climate, overharvest, and pollution. Microplastics are pollutants of increasing concern, which are pervasive in the environment and can harbor or adsorb pollutants from surrounding waters. Aquatic organisms, including commercial species, encounter and ingest microplastics, but there is a paucity of data about those caught and cultured in North America. Additional research is needed to determine prevalence, physiological effects, and population‐level implications of microplastics in commercial species from Canada, the United States, and Mexico. Investigations into possible human health effects of microplastic exposure from seafood are also greatly needed. This synthesis summarizes current knowledge, identifies data gaps, and provides future research directions for addressing microplastics effects in commercially valuable North American fishery species.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, 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

Citations80
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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