Methods Matter: Methods for Sampling Microplastic and Other Anthropogenic Particles and Their Implications for Monitoring and Ecological Risk Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To inform mitigation strategies and understand how microplastics affect wildlife, research is focused on understanding the sources, pathways, and occurrence of microplastics in the environment and in wildlife. Microplastics research entails counting and characterizing microplastics in nature, which is a labor-intensive process, particularly given the range of particle sizes and morphologies present within this diverse class of contaminants. Thus, it is crucial to determine appropriate sampling methods that best capture the types and quantities of microplastics relevant to inform the questions and objectives at hand. It is also critical to follow protocols with strict quality assurance and quality control (QA/QC) measures so that results reflect accurate estimates of microplastic contamination. Here, we assess different sampling procedures and QA/QC strategies to inform best practices for future environmental monitoring and assessments of exposure. We compare microplastic abundance and characteristics in surface-water samples collected using different methods (i.e., manta and bulk water) at the same sites, as well as duplicate samples for each method taken at the same site and approximate time. Samples were collected from 9 sampling sites within San Francisco Bay, California, USA, using 3 different sampling methods: 1) manta trawl (manta), 2) 1-L grab (grab), and 3) 10-L bulk water filtered in situ (pump). Bulk water sampling methods (both grab and pump) captured more microplastics within the smaller size range (<335 µm), most of which were fibers. Manta samples captured a greater diversity of morphologies but underestimated smaller-sized particles. Inspection of pump samples revealed high numbers of particles from procedural contamination, stressing the need for robust QA/QC, including sampling and analyzing laboratory blanks, field blanks, and duplicates. Choosing the appropriate sampling method, combined with rigorous, standardized QA/QC practices, is essential for the future of microplastics research in marine and freshwater ecosystems. Integr Environ Assess Manag 2021;17:282–291. © 2020 SETAC KEY POINTS It is critical to determine appropriate sampling methods that best capture the types and quantities of microplastics relevant to inform the questions and objectives at hand. Adhering to protocols with strict quality assurance and quality control (QA/QC) measures ensures that results reflect accurate estimates of microplastic contamination. Taking duplicate samples can reveal the variability between samples at a single site. Manta samples capture a greater diversity of morphologies than do grab samples, but they underestimate smaller-sized particles.
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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 | 0,016 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».