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Enregistrement W303119845 · doi:10.2166/wqrj.2006.029

Accumulation of Marine Debris on an Intertidal Beach in an Urban Park (Halifax Harbour, Nova Scotia)

2006· article· en· W303119845 sur OpenAlexaffabout
Tony R. ‎Walker, Jon Grant, Marie-Claude Archambault

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebrisMarine debrisEnvironmental scienceNova scotiaFishingLitterFisheryRecreationDredgingPlastic pollutionRecreational fishingSewageEnvironmental protectionGeographyMicroplasticsEnvironmental engineeringOceanographyArchaeologyWaste managementEcologyGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study evaluated monthly accumulation rates and types of marine debris washed ashore at a recreational beach in Point Pleasant Park, Halifax Harbour, between April and September 2005. Black Rock Beach is 70 m long and a total of 2129 marine debris items were collected and sorted, representing a mean accumulation rate of 355 (±68 SE) items month-1. The total weight of debris items was only 10.8 kg (mean 2 kg ±0.4 SE), however eighty-six percent of this debris was plastic material. The types of litter found included: tampon applicators, condoms (i.e., sewage-related debris [SRD]); plastic fast food packaging, confectionary wrappers, Styrofoam fragments, plastic bottles and caps, items of clothing, soft drink cans, cigarettes and cigarette holders (i.e., recreational or land-based debris); packing bands, nylon rope and nets (i.e., shipping- or fishing-related debris). These items were generated by recreational use of the park (52%), sewage disposal (14%) and from shipping and fishing activities (7%). It is suggested that a significant reduction in marine debris at recreational beaches may arise by improving public awareness of the environmental and aesthetic impacts of marine litter and future improvements to the municipal sewage disposal system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations123
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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