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Enregistrement W4283310751 · doi:10.1021/acs.est.2c00926

Local Monitoring Should Inform Local Solutions: Morphological Assemblages of Microplastics Are Similar within a Pathway, But Relative Total Concentrations Vary Regionally

2022· article· en· W4283310751 sur OpenAlexafffundabout
Chelsea M. Rochman, Jelena Grbić, Arielle Earn, Paul A. Helm, Elizabeth A. Hasenmueller, Mark Trice, Keenan Munno, Hannah De Frond, Natasha Djuric, Samantha Santoro, Ashima Kaura, Debra L. Denton, Swee J. Teh

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensMinistry of the Environment, Conservation and ParksUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaSociety for Conservation BiologyCedar Tree Foundation
Mots-clésSurface runoffEnvironmental scienceStormwaterMicroplasticsUrban runoffEffluentWatershedEstuaryWastewaterBayHydrology (agriculture)EcologyEnvironmental engineeringGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pathways for microplastics to aquatic ecosystems include agricultural runoff, urban runoff, and treated or untreated wastewater. To better understand the importance of each pathway as a vector for microplastics into waterbodies and for mitigation, we sampled agricultural runoff, urban stormwater runoff, treated wastewater effluent, and the waterbodies downstream in four regions across North America: the Sacramento Delta, the Mississippi River, Lake Ontario, and Chesapeake Bay. The highest concentrations of microplastics in each pathway varied by region: agricultural runoff in the Sacramento Delta and Mississippi River, urban stormwater runoff in Lake Ontario, and treated wastewater effluent in Chesapeake Bay. Material types were diverse and not unique across pathways. However, a PERMANOVA found significant differences in morphological assemblages among pathways ( p < 0.005), suggesting fibers as a signature of agricultural runoff and treated wastewater effluent and rubbery fragments as a signature of stormwater. Moreover, the relationship between watershed characteristics and particle concentrations varied across watersheds (e.g., with agricultural parameters only being important in the Sacramento Delta). Overall, our results suggest that local monitoring is essential to inform effective mitigation strategies and that assessing the assemblages of morphologies should be prioritized in monitoring programs to identify important pathways of contamination.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations30
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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