Factors Controlling the Distribution of Microplastic Particles in Benthic Sediment of the Thames River, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Investigations of microplastic abundances in freshwater environments have become more common in the past five years, but few studies concern the factors that control the distribution of microplastics in river systems. We sampled benthic sediment from 34 stations along the Thames River in Ontario, Canada, to determine the influence of land use, grain size, river morphology, and relative amount of organic debris on the distribution of microplastics. Once counted and characterized for shape, color, and size, microplastic abundances were normalized to the results from Fourier transform infrared spectroscopy on randomly selected particles. The results indicate that 78% of the fragments and only 33% of the fibers analyzed were plastic. The normalized microplastic quantities ranged from 6 to 2444 particles per kg of dry weight sediment (kg –1 dw). The greatest number of microplastics were identified in samples of the finest grain sizes and with the greatest amount of organic debris. Although there was no significant difference between microplastic abundances in urban versus rural locations, the average microplastic count for urban samples was greater (269 vs 195 kg –1 dw). In terms of river morphology, samples from along straight courses of the river contained fewer microplastics than samples from inner and outer bends. Overall abundances confirm how rivers contain a significant number of plastic particles and thus may be major conduits of microplastics to lake and ocean basins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».