Reporting Guidelines to Increase the Reproducibility and Comparability of Research on Microplastics
Notice bibliographique
Résumé
The ubiquitous pollution of the environment with microplastics, a diverse suite of contaminants, is of growing concern for science and currently receives considerable public, political, and academic attention. The potential impact of microplastics in the environment has prompted a great deal of research in recent years. Many diverse methods have been developed to answer different questions about microplastic pollution, from sources, transport, and fate in the environment, and about effects on humans and wildlife. These methods are often insufficiently described, making studies neither comparable nor reproducible. The proliferation of new microplastic investigations and cross-study syntheses to answer larger scale questions are hampered. This diverse group of 23 researchers think these issues can begin to be overcome through the adoption of a set of reporting guidelines. This collaboration was created using an open science framework that we detail for future use. Here, we suggest harmonized reporting guidelines for microplastic studies in environmental and laboratory settings through all steps of a typical study, including best practices for reporting materials, quality assurance/quality control, data, field sampling, sample preparation, microplastic identification, microplastic categorization, microplastic quantification, and considerations for toxicology studies. We developed three easy to use documents, a detailed document, a checklist, and a mind map, that can be used to reference the reporting guidelines quickly. We intend that these reporting guidelines support the annotation, dissemination, interpretation, reviewing, and synthesis of microplastic research. Through open access licensing (CC BY 4.0), these documents aim to increase the validity, reproducibility, and comparability of studies in this field for the benefit of the global community.
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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 | 0,639 | 0,785 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,025 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,011 |
| Communication savante | 0,019 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,016 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,017 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».