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Enregistrement W3046649938 · doi:10.1139/er-2020-0029

Plastic ingestion by seabirds in the circumpolar Arctic: a review

2020· review· en· W3046649938 sur OpenAlexaffvenue
Julia E. Baak, Jannie Fries Linnebjerg, Tom Barry, Maria Gavrilo, Mark L. Mallory, Courtney Price, Jennifer F. Provencher

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaAcadia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlastic pollutionSeabirdArcticCircumpolar starMarine debrisIngestionEnvironmental scienceEcologyPhysical geographyGeographyOceanographyDebrisPollutionBiologyGeologyMeteorologyPredation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plastic pollution is a ubiquitous global environmental problem. Plastic ingestion by seabirds is an increasing issue even in remote areas, such as the Arctic, yet research and monitoring of plastic ingestion in Arctic seabird populations is limited, and there are large knowledge gaps for many geographic regions. There is currently no standard technique for monitoring plastic debris in the Arctic, making it difficult to compare studies and monitor global trends. Here, we review the current state of knowledge of plastic ingestion by seabirds in the Arctic. We analyzed 38 published records that report plastic ingestion by seabirds in the Arctic region. Of the 51 seabird species examined for plastic ingestion in the Arctic, over half have ingested plastic; however, the majority have a limited number of studies, small sample sizes, and (or) data are more than 15 years old. Additionally, the spatial distribution of plastic ingestion reports in the Arctic varies widely, with large knowledge gaps in the northernmost areas of most countries. This indicates that we lack recent information on plastic ingestion for most of the seabird species in the Arctic. Further, less than one-third of studies reference standardized methods from other regions, making it difficult to assess spatial and temporal trends. Long-term monitoring programs should be established in the Arctic to obtain an accurate assessment of plastic ingestion by seabirds in this region.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,240 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations71
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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