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Enregistrement W4311681333 · doi:10.22215/etd/2022-15143

Spatial and temporal variation of microplastics in the Ottawa River watershed with citizen science as a complementary sampling methodology

2022· dissertation· en· W4311681333 sur OpenAlexafffundabout
Shaun A. Forrest

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésMicroplasticsEnvironmental scienceTributaryWatershedHydrology (agriculture)SnowmeltChannel (broadcasting)SedimentSampling (signal processing)SnowGeographyOceanographyGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microplastic concentrations were investigated in water and sediment in the Ottawa River watershed in Quebec and Ontario, Canada.Microplastic concentrations were measured temporally during precipitation events in an urban creek in the City of Ottawa and on the main channel of the Ottawa River within the Ottawa/Gatineau urban area.The temporal events sampled included heavy rainfall, snowfall and snow melt with microplastic concentrations measured from these events compared to concentrations during nonprecipitation events.The results showed sewage overflows contribute to large short-term inputs of microplastics to the Ottawa River, however, spring snowmelt presented the highest increase of microplastic concentration for both the urban creek and main channel of the river.Additionally, the research examined the spatial distribution of microplastics in river water throughout the Ottawa River at 105 sample points on the main channel and tributaries.An ANCOVA analysis demonstrated only two significant spatial factors related to microplastic concentration, with distance downstream from the river source and an increase of microplastics at boat launch locations.However, these were both only weak relationships.The research incorporated two citizen science projects to investigate microplastic concentration in water and sediment in the Ottawa River watershed, while evaluating the potential of citizen science as a complementary sampling tool for microplastic research.With robust project design and implementation, citizen science is an excellent complementary tool for examining microplastic concentration in freshwater environments as it can reduce research costs, while increasing spatial scope of microplastic projects.iii Additionally, increasing citizen science capacity in microplastic research and monitoring is a useful tool to engage volunteers and involve them in environmental education while contributing to advancing the understanding of microplastic pollution.

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)0,001
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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