Assessing size-based exposure to microplastic particles and ingestion pathways in zooplankton and herring in a coastal pelagic ecosystem of British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Microplastic particles (hereafter 'microplastics') are a widespread class of pollutants in marine environments that can become embedded in food webs. Due to their diverse composition and size, microplastics can enter food webs both directly through consumption and indirectly via trophic transfer. In this study, we investigated potential ingestion pathways of microplastics in an important pelagic food web in coastal British Columbia, Canada. Between March and September 2019, we completed repeat surveys of water, zooplankton, and larval Pacific herring Clupea pallasii at 11 locations in Baynes Sound, Strait of Georgia. Five zooplankton taxa were isolated from each zooplankton sample for specific analysis. Juvenile herring were sampled once in September. Samples were cold-digested with KOH or H 2 O 2 and suspected microplastics isolated. Suspected microplastics were confirmed using μ-Raman spectroscopy and were subsequently identified from the collected samples. The average microplastic concentration in surface waters was 0.59 microplastic particles l -1 , and no clear spatial pattern was evident. Average microplastic particle loads were 0.0007 ind. -1 in zooplankton, 0.0017 ind. -1 in larval herring, and 0.089 ind. -1 in juvenile herring. There was a clear difference in the biological:microplastic particle ratio across size fractions (125-250, 250-500, 500-1000, 1000-2000, 2000-4000 µm) in the water column. In size classes <1000 µm, biological particles outnumbered microplastic particles by up to 4 orders of magnitude, whereas for size classes >1000 µm, the ratio decreased to nearly 1. Zooplanktivorous consumers like juvenile herring are more likely to consume microplastics than prey since the ratio of microplastic particles >1000 µm to potential food, and therefore encounter rate, is higher.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».