Categorization of plastic debris on sixty-six beaches of the Laurentian Great Lakes, North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Laurentian Great Lakes system is a major global sink for plastic debris. An area of 10 m 2 on each of sixty-six Great Lakes beaches was sampled for large micro-, meso- and macroplastic items. A total of 21 592 plastic items were collected and categorized. Pre-production plastic pellets were the most abundant debris type, accounting for 58.3% of the total count. The remaining 42.7% of the debris items are the focus of this study. Detailed, multi-step characterization was performed with the plastics being categorized using physical identification, known usage, and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR). Values of 805.5 items m −2 at Baxter Beach in Sarnia, Ontario, Canada, and 688.1 items m −2 at Bronte Beach in Oakville, Ontario, Canada are the highest of all sampling locations. Sampling sites on only three beaches contained no plastic debris: Bay City in Michigan, U.S.A., Presque Isle State Park in Erie, Pennsylvania, U.S.A. and Pebble Beach in Marathon, Ontario, Canada. The plastic items sampled were mainly large microplastics (68.4% of total) with a total of 1477.5 items m −2 , followed by mesoplastics (27.3% of total) with 598.8 items m −2 , and macroplastics (4.3% of total) with 91.9 items m −2 . By mass, the microplastic fraction accounted for 25.61 g m 2 (14.1%), the mesoplastic for 47.06 g m 2 (25.9%), and macroplastic for 109.3 g m 2 (60.1%). A total of 3004 items were determined as specific polymers based on physical properties, known polymer usage, Resin Identification Code, and FTIR. A total of 1227 plastic items (40.8% of total) were identified as expanded polystyrene. The 49 most common items, excluding pellets, were scored using a matrix scoring technique to determine their potential general origin. It was determined that these items mostly originated from shoreline and urban sources, whereas pellets originated from the plastics industry.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».