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Enregistrement W4213121418 · doi:10.1186/s43591-022-00028-0

Microplastics: a multidimensional contaminant requires a multidimensional framework for assessing risk

2022· article· en· W4213121418 sur OpenAlexaff
Kennedy Bucci, Chelsea M. Rochman

Notice bibliographique

RevueMicroplastics and Nanoplastics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroplasticsHazardEnvironmental scienceSample (material)Risk assessmentHarmRisk analysis (engineering)Particle (ecology)PollutionContaminationPollutantRisk managementComputer scienceBusinessEnvironmental chemistryEcologyBiologyComputer securityChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The global ubiquity and demonstrated toxicity of microplastics has led governments around the world to express the need for a risk assessment on microplastics. To conduct a risk assessment, scientists often draw upon frameworks from other contaminants, however we argue that microplastics are a unique pollutant and thus require a unique framework. Microplastics are a multidimensional contaminant, differing in size, shape, polymer type, and chemical cocktail. Each of these dimensions may influence the toxicity of the particle. Furthermore, microplastic pollution exists as a complex and dynamic mixture of particles, that varies over temporal and spatial scales. Thus, we propose a multidimensional risk framework for microplastics that incorporates, rather than simplifies, the multidimensionality of the contaminant as well as the contaminant mixture. With this framework, we can calculate a particle-specific hazard value that describes the potential for a single particle to cause harm based on its chemical and physical properties. The particle-specific hazard values can then be combined based on the number and type of particles in an environmental sample to inform the overall hazard value of the sample. The risk of the sample can then be calculated, which is dependent on the overall hazard value and the concentration of particles in the sample. Risk values among samples in the environment can be compared to illustrate differences among locations or seasons, or can be placed in a management framework with thresholds to guide regulatory decisions. To demonstrate the utility of our proposed framework, we perform a case study using data from San Francisco Bay. Our proposed framework is just that, and requires new research for application. To strengthen the ability of this framework to accurately predict risk, we propose a testing scheme that prioritizes strategic experimental designs that will increase our understanding of how each dimension of microplastics affect the toxicity (or hazard value) of a particle.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,721
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations89
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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