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Enregistrement W3179460360 · doi:10.20944/preprints202107.0273.v1

<em> </em>Current Research on Microbe-Plastic Interactions in the Marine Environment

2021· preprint· en· W3179460360 sur OpenAlexaff
Mira Latva, Vinko Zadjelovic, Robyn Wright

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiotechnologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The microbial colonisers of plastics – the ‘plastisphere’ – can affect all interactions that plastics have with their surrounding environments. While only specifically characterised within the last 10 years, at the beginning of 2021 there were 140 primary research and 65 review articles that investigate at least one aspect of the plastisphere. We gathered information on the locations and methodologies used by each of the primary research articles, highlighting several aspects of plastisphere research that remain understudied: (i) the non-bacterial plastisphere constituents; (ii) the mechanisms used to degrade plastics by marine isolates or communities; (iii) the capacity for plastisphere members to be pathogenic or carry antimicrobial resistance genes; and (iv) meta-OMIC characterisations of the plastisphere. We have also summarised the topics covered by the existing plastisphere review articles, identifying areas that have received less attention to date – most of which are in line with the areas that have fewer primary research articles. Therefore, in addition to providing an overview of some fundamental topics such as biodegradation and community assembly, we discuss the importance of eukaryotes in shaping the plastisphere, potential pathogens carried by plastics and the impact of the plastisphere on plastic transport and biogeochemical cycling. Finally, we summarise the future directions suggested by the reviews that we have evaluated and suggest other key research questions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,027

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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