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Enregistrement W3018235400 · doi:10.1016/j.jenvman.2020.110642

Between source and sea: The role of wastewater treatment in reducing marine microplastics

2020· review· en· W3018235400 sur OpenAlexaff
Shirra Freeman, Andy M. Booth, Isam Sabbah, Rachel Tiller, Jan Dierking, Katja Klun, Ana Rotter, Eric A. Ben-David, Jamileh Javidpour, Dror L. Angel

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Management · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensCentre for Advancing Health Outcomes
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésMicroplasticsWastewaterSewage treatmentEffluentSoftware deploymentEnvironmental sciencePollutionPollution preventionEnvironmental engineeringEnvironmental planningWaste managementBusinessEngineeringEnvironmental chemistryChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wastewater treatment plants (WWTPs) are a focal point for the removal of microplastic (MP) particles before they are discharged into aquatic environments. WWTPs are capable of removing substantial quantities of larger MP particles but are inefficient in removing particles with any one dimension of less than 100 μm, with influents and effluents tending to have similar quantities of these smaller particles. As a single WWTP may release >100 billion MP particles annually, collectively WWTPs are significant contributors to the problem of MP pollution of global surface waters. Currently, there are no policies or regulations requiring the removal of MPs during wastewater treatment, but as concern about MP pollution grows, the potential for wastewater technologies to capture particles before they reach surface waters has begun to attract attention. There are promising technologies in various stages of development that may improve the removal of MP particles from wastewater. Better incentivization could speed up the research, development and adoption of innovative practices. This paper describes the current state of knowledge regarding MPs, wastewater and relevant policies that could influence the development and deployment of new technologies within WWTPs. We review existing technologies for capturing very small MP particles and examine new developments that may have the potential to overcome the shortcomings of existing methods. The types of collaborations needed to encourage and incentivize innovation within the wastewater sector are also discussed, specifically strong partnerships among scientific and engineering researchers, industry stakeholders, and policy decision makers.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations212
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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