An ecosystem-scale litter and microplastics monitoring plan under the Arctic Monitoring and Assessment Programme (AMAP)
Notice bibliographique
Résumé
Lack of knowledge on levels and trends of litter and microplastics in the Arctic, is limiting our understanding of the sources, transport, fate, and effects is hampering global activities aimed at reducing litter and microplastics in the environment. To obtain a holistic view to managing litter and microplastics in the Arctic, we considered the current state of knowledge and methods for litter and microplastics monitoring in eleven environmental compartments representing the marine, freshwater, terrestrial, and atmospheric environments. Based on available harmonized methods, and existing data in the Arctic, we recommend prioritization of implementing litter and microplastics monitoring in the Arctic in four Priority 1 compartments—water, aquatic sediments, shorelines, and seabirds. One or several of these compartments should be monitored to provide benchmark data for litter and microplastics in the Arctic and, in the future, data on spatial and temporal trends. For the other environmental compartments, methods should be refined for future sources and surveillance monitoring, as well as monitoring of effects. Implementation of the monitoring activities should include community-based local components where possible. While organized as national and regional programs, monitoring of litter and microplastics in the Arctic should be coordinated, with a view to future pan-Arctic assessments.
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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 | 0,010 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».