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Enregistrement W3119060062 · doi:10.1139/facets-2020-0057

Characterization of microplastics and anthropogenic fibers in surface waters of the North Saskatchewan River, Alberta, Canada

2021· article· en· W3119060062 sur OpenAlexafffundvenueabout
Taylor Bujaczek, Sheldon Kolter, David A. Locky, Matthew S. Ross

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensMacEwan University
Organismes subventionnairesMacEwan University
Mots-clésMicroplasticsEnvironmental scienceEnvironmental chemistryContaminationSurface waterPollutionEcologyEnvironmental engineeringChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microplastics are globally ubiquitous contaminants, but quantitative data on their presence in freshwater environments are sparse. This study investigates the occurrence, composition, and spatial trends of microplastic contamination in the North Saskatchewan River flowing through Edmonton, Alberta, the fifth largest city in Canada. Surface water samples were collected from seven sites throughout the city, upstream and downstream of the city, and near potential point sources (i.e., a wastewater treatment plant). Samples were spiked with fluorescent microbeads as internal standards and extracted by wet peroxide oxidation and density floatation. Microplastics were found in all samples, ranging in concentration from 4.6 to 88.3 particles·m−3 (mean = 26.2 ± 18.4 particles·m−3). Fibers were the dominant morphology recovered, and most were of anthropogenic origin and chemically identified as dyed cotton or polyester by Raman microspectroscopy. The majority of fragments were identified as polyethylene or polypropylene. No upstream to downstream differences were found in concentration, size distribution, or morphological composition suggesting nonpoint sources of microplastics to the river. This study represents one of the first investigations into the occurrence of microplastics in the freshwater environment in western Canada and will provide a baseline for future studies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,161
Écart entre enseignants0,157 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations75
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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