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Enregistrement W2990878511 · doi:10.3390/d11120228

Microplastic Contamination Has Limited Effects on Coral Fertilisation and Larvae

2019· article· en· W2990878511 sur OpenAlexaff
Kathryn Berry, Hannah E. Epstein, Phoebe Lewis, Nora Hall, Andrew P. Negri

Notice bibliographique

RevueDiversity · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesJames Cook University
Mots-clésMicroplasticsCoralFertilisationCoral reefBiologyContaminationLarvaEnvironmental scienceFisheryEcologyEmbryoEmbryogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microplastics are ubiquitous throughout the world’s oceans and contaminate coral reef ecosystems. There is evidence of microplastic ingestion by corals and passive contact with coral tissues, causing adverse health effects that include energy expenditure for particle removal from the tissue surface, as well as reduced growth, tissue bleaching, and necrosis. Here, it was examined whether microplastic contamination impairs the success of gamete fertilisation, embryo development and larval settlement of the reef-building coral Acropora tenuis. Coral gametes and larvae were exposed to fifteen microplastic treatments using two types of plastic: (1) weathered polypropylene particles and (2) spherical polyethylene microbeads. The treatments ranged from five to 50 polypropylene pieces L−1 and 25 to 200 microbeads L−1. Fertilisation was only negatively affected by the largest weathered microplastics (2 mm2), but the effects were not dose dependent. Embryo development and larval settlement were not significantly impacted by either microplastic type. The study shows that moderate–high levels of marine microplastic contamination, specifically particles <2 mm2, will not substantially interfere with the success of critical early life coral processes.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,170
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations53
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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