A first assessment of microplastics and other anthropogenic particles in Hudson Bay and the surrounding eastern Canadian Arctic waters of Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
Microplastics are a globally ubiquitous contaminant, invading the most remote regions, including the Arctic. To date, our understanding of the distribution and sources of microplastics in the Arctic is limited but growing. This study aims to advance our understanding of microplastics in the Arctic. Surface water, zooplankton, sediment, and snow samples were collected from Hudson Bay to north Baffin Bay onboard the CCGS Amundsen from July to August 2017. Samples were examined for microplastics, which were chemically identified via Raman spectroscopy for surface water and zooplankton and Fourier transform infrared spectroscopy for sediment. We found that 90% of surface water and zooplankton samples, and 85% of sediment samples, contained microplastics or other anthropogenic particles. Mean anthropogenic particle concentrations, which includes microplastics, were 0.22 ± 0.23 (per litre) for surface water, 3.51 ± 4.00 (per gram) for zooplankton, and 1.94 ± 4.12 (per gram) for sediment. These concentrations were not related to the human populations upstream, suggesting that microplastic contamination in the Arctic is from long-range transport. Overall, this study highlights the presence of microplastics across the eastern Canadian Arctic, in multiple media, and offers evidence of long-range transport via ocean and atmospheric currents. Further research is needed to better understand sources, distribution, and effects to Arctic ecosystems.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».