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Enregistrement W3214515012 · doi:10.3389/fmars.2021.777865

Washing Machine Filters Reduce Microfiber Emissions: Evidence From a Community-Scale Pilot in Parry Sound, Ontario

2021· article· en· W3214515012 sur OpenAlexafffundabout
Lisa M. Erdle, Dorsa Nouri Parto, David Sweetnam, Chelsea M. Rochman

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Marine Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensGeorgian CollegeUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIvey FoundationUniversities Space Research Association
Mots-clésMicrofiberEffluentWastewaterWeavingFilter (signal processing)Environmental sciencePulp and paper industryEnvironmental engineeringSoftware deploymentWaste managementEngineeringProcess engineeringMaterials scienceComposite materialMechanical engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Washing clothing is a known pathway for microfibers to reach the environment. Previous research has investigated microfiber capture close to the source (i.e., the washing machine), and demonstrated washing machine filters as a potential mitigation strategy. Widespread deployment into homes may be an effective solution to prevent microfiber emissions. Here, we investigated the effectiveness of washing machine filters at the level of a community. We installed filters in 97 homes in a small town, representing approximately 10% of households connected to the municipal wastewater treatment plant (WWTP). We evaluated treated final effluent and found a significant reduction in microfibers after filter installation. Furthermore, lint samples from filters revealed an average weekly lint capture of 6.4 g, equivalent to 179,200–2,707,200 microfibers. This research shows that microfiber filters on washing machines are effective at scale, and this result can help inform policy decisions to reduce microfiber emissions from laundering textiles.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations67
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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