Runoff and discharge pathways of microplastics into freshwater ecosystems: A systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although many studies have focused on the importance of littering and (or) illegal dumping as a source of plastic pollution to freshwater, other relevant pathways should be considered, including wastewater, stormwater runoff, industrial effluent/runoff, and agricultural runoff. Here, we conducted a meta-analysis focused on these four pathways. We quantified the number of studies, amount and characteristics of microplastics reported, and the methods used to sample and measure microplastics from each pathway. Overall, we found 121 studies relevant to our criteria, published from 2014 to 2020. Of these, 54 (45%) quantified and characterized microplastics in discharge pathways. Although most focused on wastewater treatment plant effluent (85%), microplastic concentrations were highest in stormwater runoff (0.009 to 3862 particles/L). Morphologies of particles varied among pathways and sampling methods. For example, stormwater runoff was the only pathway with rubbery particles. When assessing methods, our analysis suggested that water filtered through a finer (<200 um) mesh and of a smaller volume (e.g., 6 L) captured more particles, and with a slightly greater morphological diversity. Overall, our meta-analysis suggested that all four pathways bring microplastics into freshwater ecosystems, and further research is necessary to inform the best methods for monitoring and to better understand hydrologic patterns that can inform local mitigation.
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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) | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découle