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Enregistrement W4242018532 · doi:10.22541/au.162005469.96001976/v1

Microplastics and phagotrophic soil protists: evidence of ingestion

2021· preprint· en· W4242018532 sur OpenAlexafffund
Eric Kanold, Matthias C. Rillig, PM Antunes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensAlgoma University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicroplasticsProtistFood webBiologyIngestionEcosystemEcologyFood chain

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microplastics (MPs) can now be found in all the Earth's biomes, thereby representing a global change phenomenon with largely unknown consequences for biodiversity and ecosystem functioning. Soil protists are eukaryotic, primarily single celled organisms that play important roles in the soil food web. Microplastics have been shown to affect protist populations in freshwater and marine environments, yet the interactions between soil protists and MPs remains largely unknown. Here we examined whether phagotrophic soil protists can ingest MPs and experience declines in abundance. We exposed protists to soil treatments with different concentrations of MPs using commercial polymer fluorescent microspheres and used fluorescence microscopy to find evidence of MP ingestion. In addition, we quantified the total number of active phagotrophic protists over time. We show that most soil protists (>75% individuals) can readily ingest and keep MP within their food vacuoles, even at relatively small MP concentrations (0.1% w/w). There was a trend for higher prevalence of ingestion and for declines in protist abundance at the highest concentration of MPs (1% w/w). However, more data are necessary to further ascertain cause-effect relationships. This is the first report indicating that soil protists can play an important role in the transport and uptake of MPs in the soil food web.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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