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Enregistrement W4220845335 · doi:10.5194/egusphere-egu22-1528

Source activation or fluvial transport – dynamic controls on spatial patterns and temporal dynamics of plastic pollution in river corridors

2022· preprint· en· W4220845335 sur OpenAlexaff
Stefan Krause, Holly Nel, Uwe Schneidewind, Anna Kukkola, Jennifer Drummond, Liam Kelleher, Iseult Lynch, Greg Sambrook Smith, Robert L. Runkel, Deonie Allen, Steve Allen, Mohammad Wazne, André‐Marie Dendievel, Laurent Simon, Florian Mermillod‐Blondin, Lee Haverson, Yasmin Yonan, Brice Mourier, Hervé Piégay, J. D. Gomez‐Velez

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceFluvialPollutionPlastic pollutionHydrology (agriculture)Drainage basinSpatial ecologyEcosystemMarine ecosystemStructural basinEcologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microplastic pollution has been found to be ubiquitous in freshwater ecosystems around the world, with global models predicting river network contributions to the oceans to present major and still increasing sources of marine plastic waste. While previous research has to a large degree focussed on identifying potential sources of plastic pollution to freshwater ecosystems (such as wastewater treatment plants, storm sewers, urban areas), and attributing these to observed microplastic pollution patterns in river corridors, little is known under what conditions potential pollution sources become activated and connected to surface waters, and how the fluvial transport of different micro- and nanoplastic size fractions determines spatial patterns of plastics along river networks, including long-term deposition, storage and potential resuspension. This paper integrates field-based evidence of our global river microplastic survey and several comparative large river network studies (including the rivers Ganges, Boulder Creek, Rhone, and others) with river basin to global scale plastic fate and transport models to identify major drivers of hotspots and hot moments of riverine plastic pollution. Our results highlight under what conditions prior knowledge of the source distributions of plastic pollution carries significant predictive capacity for expected river corridor microplastic concentrations and when (and where) these patters can get transformed substantially by fluvial transport (and transformation) processes. Fusing this experimental evidence with our model predictions revealed significant differences in the downstream footprint, longevity and legacy of dominant sources and transport controls of plastics in the water column and in streambed sediments, driven by gravitational settling, hyporheic exchange flow and resuspension processes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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