Microplastic pollution in aquatic environments in Africa: status and research opportunities
Notice bibliographique
Résumé
The global demand for plastics has increased majorly because of their versatility, light weight, strength and cost–effectiveness. Africa is ranked top in mismanagement of plastic waste, resulting in the plastic problem in the environment. Nevertheless, plastics produce microplastics through degradation and fragmentation of plastic debris largely from anthropogenic sources. Microplastics have become ubiquitous in the natural environment, and the terrestrial environment is the major source. The propensity of microplastics to adsorb and concentrate persistent organic pollutants (POPs) provides potential health effects in the different trophic levels of organisms in both aquatic and territorial environments. Thus, the fate of microplastics is increasingly becoming a global concern. Despite the numerous global studies on the impact of microplastics in the environment, there are insufficient data available on the occurrence and distribution of microplastics and associated health effects in aquatic ecosystems in Africa. The reviewed research articles from 2000 to 2021 provide a summary of the current knowledge on the occurrence and distribution of microplastics, analytical approaches used to detect and quantify microplastics, associated health effects and mitigation measures through government policy to ban plastic use in Africa. The findings presented provide a platform for future research to focus on the associated effects of adsorbed and concentrated POPs on microplastics in aquatic environments in Africa. With the evidence presented, policymakers will make more informed decisions on the future of plastics in Africa. The authors recommend improving information and expanding knowledge through research on the fate and potential ecological impact of microplastics in aquatic environments in Africa.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».