A first assessment of microplastics and other anthropogenic particles in Hudson Bay and the surrounding eastern Canadian Arctic waters of Nunavut
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle