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Enregistrement W3129016476 · doi:10.1016/j.scitotenv.2021.145503

Traffic-related microplastic particles, metals, and organic pollutants in an urban area under reconstruction

2021· article· en· W3129016476 sur OpenAlexaff
Ida Järlskog, Ann‐Margret Strömvall, Kerstin Magnusson, Helén Galfi, Karin Björklund, Maria Polukarova, Rita Garção, Anna Markiewicz, Maria Aronsson, Mats Gustafsson, Malin Norin, Lena Blom, Yvonne Andersson‐Sköld

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensKerr Wood Leidal Associates (Canada)
Organismes subventionnairesStiftelsen ÅforskVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet FormasVINNOVA
Mots-clésStormwaterPollutantEnvironmental chemistryUrban runoffEnvironmental scienceMicroplasticsSurface runoffSedimentEnvironmental engineeringChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In urban environments, particularly areas under reconstruction, metals, organic pollutants (OP), and microplastics (MP), are released in large amounts due to heavy traffic. Road runoff, a major transport route for urban pollutants, contributes significantly to a deteriorated water quality in receiving waters. This study was conducted in Gothenburg, Sweden, and is unique because it simultaneously investigates the occurrence of OP, metals, and MP on roads and in stormwater from an urban area under reconstruction. Correlations between the various pollutants were also explored. The study was carried out by collecting washwater and sweepsand generated from street sweeping, road surface sampling, and flow-proportional stormwater sampling on several occasions. The liquid and solid samples were analyzed for metals, polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH), oxy-PAH, aliphatics, aromatics, phthalates, and MP. The occurrence of OP was also analyzed with a non-target screening method of selected samples. Microplastics, i.e. plastic fragments/fibers, paint fragments, tire wear particles (TWP) and bitumen, were analyzed with a method based on density separation with sodium iodide and identification with a stereo microscope, melt-tests, and tactile identification. MP concentrations amounted to 1500 particles/L in stormwater, 51,000 particles/L in washwater, and 2.6 × 106 particles/kg dw in sweepsand. In stormwater, washwater and sweepsand, MP ≥20 μm were found to be dominated by TWP (38%, 83% and 78%, respectively). The results confirm traffic as an important source to MP, OP, and metal emissions. Concentrations exceeding water and sediment quality guidelines for metals (e.g. Cu and Zn), PAH, phthalates, and aliphatic hydrocarbons in the C16–C35 fraction were found in most samples. The results show that the street sweeper collects large amounts of polluted materials and thereby prevents further spread of the pollutants to the receiving stormwater.

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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations185
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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