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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 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,003
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 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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