Plastic pollution in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Plastic pollution is now pervasive in the Arctic, even in areas with no apparent human activity, such as the deep seafloor. In this Review, we describe the sources and impacts of Arctic plastic pollution, including plastic debris and microplastics, which have infiltrated terrestrial and aquatic systems, the cryosphere and the atmosphere. Although some pollution is from local sources — fisheries, landfills, wastewater and offshore industrial activity — distant regions are a substantial source, as plastic is carried from lower latitudes to the Arctic by ocean currents, atmospheric transport and rivers. Once in the Arctic, plastic pollution accumulates in certain areas and affects local ecosystems. Population-level information is sparse, but interactions such as entanglements and ingestion of marine debris have been recorded for mammals, seabirds, fish and invertebrates. Early evidence also suggests interactions between climate change and plastic pollution. Even if plastic emissions are halted today, fragmentation of legacy plastic will lead to an increasing microplastic burden in Arctic ecosystems, which are already under pressure from anthropogenic warming. Mitigation is urgently needed at both regional and international levels to decrease plastic production and utilization, achieve circularity and optimize solid waste management and wastewater treatment. Plastic debris and microplastics are ubiquitous in the Arctic. This Review describes the sources, distribution and consequences of this pollution, and calls for immediate action to mitigate further ecosystem impact.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».