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Enregistrement W3041758622 · doi:10.1177/0003702820945713

Sampling and Quality Assurance and Quality Control: A Guide for Scientists Investigating the Occurrence of Microplastics Across Matrices

2020· article· en· W3041758622 sur OpenAlexaff
Susanne M. Brander, Violet Compton Renick, Melissa M. Foley, Clare Steele, Mary Woo, Amy Lusher, Steve Carr, Paul A. Helm, Carolynn Box, Samuel L. Cherniak, Robert C. Andrews, Chelsea M. Rochman

Notice bibliographique

RevueApplied Spectroscopy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of TorontoMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésMicroplasticsQuality assuranceEnvironmental scienceSampling (signal processing)Quality (philosophy)PollutionComputer scienceEnvironmental planningEnvironmental resource managementEcologyBusinessBiologyService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plastic pollution is a defining environmental contaminant and is considered to be one of the greatest environmental threats of the Anthropocene, with its presence documented across aquatic and terrestrial ecosystems. The majority of this plastic debris falls into the micro (1 μm-5 mm) or nano (1-1000 nm) size range and comes from primary and secondary sources. Its small size makes it cumbersome to isolate and analyze reproducibly, and its ubiquitous distribution creates numerous challenges when controlling for background contamination across matrices (e.g., sediment, tissue, water, air). Although research on microplastics represents a relatively nascent subfield, burgeoning interest in questions surrounding the fate and effects of these debris items creates a pressing need for harmonized sampling protocols and quality control approaches. For results across laboratories to be reproducible and comparable, it is imperative that guidelines based on vetted protocols be readily available to research groups, many of which are either new to plastics research or, as with any new subfield, have arrived at current approaches through a process of trial-and-error rather than in consultation with the greater scientific community. The goals of this manuscript are to (i) outline the steps necessary to conduct general as well as matrix-specific quality assurance and quality control based on sample type and associated constraints, (ii) briefly review current findings across matrices, and (iii) provide guidance for the design of sampling regimes. Specific attention is paid to the source of microplastic pollution as well as the pathway by which contamination occurs, with details provided regarding each step in the process from generating appropriate questions to sampling design and collection.

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)0,067
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0670,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0130,009
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0080,005
Intégrité de la recherche0,0080,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,038

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,282 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations360
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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