Microplastics: a multidimensional contaminant requires a multidimensional framework for assessing risk
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».