Isolation and Extraction of Microplastics from Environmental Samples: An Evaluation of Practical Approaches and Recommendations for Further Harmonization
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
Researchers have been identifying microplastics in environmental samples dating back to the 1970s. Today, microplastics are a recognized environmental pollutant attracting a large amount of public and government attention, and in the last few years the number of scientific publications has grown exponentially. An underlying theme within this research field is to achieve a consensus for adopting a set of appropriate procedures to accurately identify and quantify microplastics within diverse matrices. These methods should then be harmonized to produce quantifiable data that is reproducible and comparable around the world. In addition, clear and concise guidelines for standard analytical protocols should be made available to researchers. In keeping with the theme of this special issue, the goals of this focal point review are to provide researchers with an overview of approaches to isolate and extract microplastics from different matrices, highlight associated methodological constraints and the necessary steps for conducting procedural controls and quality assurance. Simple samples, including water and sediments with low organic content, can be filtered and sieved. Stepwise procedures require density separation or digestion before filtration. Finally, complex matrices require more extensive steps with both digestion and density adjustments to assist plastic isolation. Implementing appropriate methods with a harmonized approach from sample collection to data analysis will allow comparisons across the research community.
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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) | 0,001 | 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