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Enregistrement W3014729837 · doi:10.1177/0003702820921465

Critical Assessment of Analytical Methods for the Harmonized and Cost-Efficient Analysis of Microplastics

2020· article· en· W3014729837 sur OpenAlexaff
Sebastian Primpke, Silke Christiansen, Win Cowger, Hannah De Frond, Ashok D. Deshpande, Marten Fischer, Erika B. Holland, Michaela Meyns, Bridget A. O’Donnell, Barbara E. Oßmann, Marco Pittroff, George Sarau, Barbara M. Scholz‐Böttcher, Kara J. Wiggin

Notice bibliographique

RevueApplied Spectroscopy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroplasticsEnvironmental scienceProcess engineeringComputer scienceNanotechnologyEnvironmental chemistryBiochemical engineeringChemistryMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microplastics are of major concerns for society and is currently in the focus of legislators and administrations. A small number of measures to reduce or remove primary sources of microplastics to the environment are currently coming into effect. At the moment, they have not yet tackled important topics such as food safety. However, recent developments such as the 2018 bill in California are requesting the analysis of microplastics in drinking water by standardized operational protocols. Administrations and analytical labs are facing an emerging field of methods for sampling, extraction, and analysis of microplastics, which complicate the establishment of standardized operational protocols. In this review, the state of the currently applied identification and quantification tools for microplastics are evaluated providing a harmonized guideline for future standardized operational protocols to cover these types of bills. The main focus is on the naked eye detection, general optical microscopy, the application of dye staining, flow cytometry, Fourier transform infrared spectroscopy (FT-Ir) and microscopy, Raman spectroscopy and microscopy, thermal degradation by pyrolysis-gas chromatography-mass spectrometry (py-GC-MS) as well as thermo-extraction and desorption gas chromatography-mass spectrometry (TED-GC-MS). Additional techniques are highlighted as well as the combined application of the analytical techniques suggested. An outlook is given on the emerging aspect of nanoplastic analysis. In all cases, the methods were screened for limitations, field work abilities and, if possible, estimated costs and summarized into a recommendation for a workflow covering the demands of society, legislation, and administration in cost efficient but still detailed manner.

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)0,043
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0430,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations460
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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