Improved microplastic processing from complex biological samples using a customized vacuum filtration apparatus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plastics represent the largest component of marine debris globally. In this context, it is essential to quantify the current extent of plastic pollution, including microplastics (MP; plastics < 5 mm), within marine abiotic and biotic compartments. Despite significant effort, MP studies still face methodological impediments to establish accurate and standardized protocols to separate, process and analyze MPs in environmental samples. Furthermore, underestimation and overestimation of MP contamination, either through loss of MPs or introduction of extraneous MPs during handling and processing, is concerning, particularly when assessing risk profiles for marine ecosystems. Presented here is a custom‐made stainless steel vacuum filtration apparatus designed to perform size‐tiered separation and facilitate retrieval of MPs from a variety of environmental sample matrices. Incorporating this apparatus into a standard MP workflow achieved efficient graduated separation of commonly found MP fragments and fibers, validated by spike‐recovery tests. As a case study, the gastrointestinal tracts of three juvenile Australian sharpnose sharks, Rhizoprionodon taylori , were processed using the filtration apparatus, and 46 anthropogenic items ranging from 0.021 to 8.87 mm were retrieved. This study demonstrates the effective use of the size‐tiered stainless steel vacuum filtration apparatus and an improved efficiency in downstream microphotography and spectroscopic analyses of MPs from a complex sample matrix. Finally, it contributes to the MP research field by delivering more reliable estimates of MP contamination in marine ecosystems.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».