Source activation or fluvial transport – dynamic controls on spatial patterns and temporal dynamics of plastic pollution in river corridors
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».