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Enregistrement W3048165092 · doi:10.1002/ieam.4325

Methods Matter: Methods for Sampling Microplastic and Other Anthropogenic Particles and Their Implications for Monitoring and Ecological Risk Assessment

2020· article· en· W3048165092 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIntegrated Environmental Assessment and Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGordon and Betty Moore Foundation
Mots-clésMicroplasticsEnvironmental scienceSampling (signal processing)WildlifeWater qualityContaminationAbundance (ecology)Range (aeronautics)FisheryEcologyComputer scienceBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,323 · 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