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Enregistrement W3181820734 · doi:10.3389/fmars.2021.689108

Critical Gaps in Shoreline Plastics Pollution Research

2021· article· en· W3181820734 sur OpenAlexafffund
Jessica Melvin, Madeline Bury, Justine Ammendolia, Charles Mather, Max Liboiron

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaOcean Frontier Institute
Mots-clésShorePollutionSedimentEnvironmental scienceSnowSampling (signal processing)Plastic pollutionPhysical geographyEnvironmental resource managementGeographyGeologyOceanographyEcologyEngineeringMeteorologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shoreline surveys are an accessible and common method for monitoring plastic pollution in aquatic environments. Their results are critical to well-informed pollution mitigation efforts. Here, we show that three environmental variables: (1) coarse sediment, (2) accumulations of organic material, and (3) snow and ice are dramatically underrepresented by existing shoreline plastic pollution research efforts. We reviewed 361 published shoreline surveys, encompassing 3,284 sample sites, and found that only 4% of sites included coarse sediment, only one study described sampling organic material for plastic, and only 2.5% of sites are sampled in the presence of ice or snow. The relative absence of these environmental variables may stem from the tailoring of shoreline survey guidelines to a narrow range of shoreline environments. These three features influence plastic deposition and retention on shorelines, and their underrepresentation signals a need to recalibrate research efforts towards better methodological reporting, and regional representation and relevance.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations31
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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