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Enregistrement W2995317347 · doi:10.1371/journal.pone.0225945

Commentary on: Abundance and distribution of microplastics within surface sediments of a key shellfish growing region of Canada

2019· letter· en· W2995317347 sur OpenAlexafffundabout
Garth A. Covernton, Kieran Cox

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans Canada
Mots-clésMicroplasticsAbundance (ecology)ShellfishKey (lock)FisheryEnvironmental scienceEcologyBiologyAquatic animalFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This formal comment is in response to "Abundance and distribution of microplastics within surface sediments of a key shellfish growing region of Canada" written by Kazmiruk and colleagues in 2018. This article presents microplastics concentrations in sediment, primarily microbeads, within Baynes Sound, British Columbia, which are some of the highest that have been reported anywhere in the world. The authors cite the local shellfish industry as the likely source of this high degree of contamination and present the industry as a substantial risk to the environment. However, the authors do not sufficiently justify the efficacy of their methodology, and there are several flaws which call into question the legitimacy of their findings. In this commentary, we address the microplastic abundances reported by the authors, and methodological concerns. Furthermore, we provide additional data to elucidate some of this study's more contentious findings. Specifically, we seek to clarify the visual identification of microbeads and microfibres, and the microplastic concentration within shellfish populations, water, and sediment, within the Baynes Sound shellfish growing region.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,655
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0280,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,153 · 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
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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