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Enregistrement W4353034318 · doi:10.1021/acsestwater.2c00466

Modeling Microplastic Transport in the Marine Environment: Testing Empirical Models of Particle Terminal Sinking Velocity for Irregularly Shaped Particles

2023· article· en· W4353034318 sur OpenAlexfundno aff
Róisín Coyle, M. W. Service, Ursula Witte, Gary Hardiman, Jennifer McKinley

Notice bibliographique

RevueACS ES&T Water · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityUniversity of AberdeenNatural Environment Research CouncilQueen's University Belfast
Mots-clésSettlingContext (archaeology)Environmental scienceTerminal velocityDragMicroplasticsMarine engineeringPollutionMarine ecosystemPlastic pollutionParticle (ecology)Residence time (fluid dynamics)MechanicsEcosystemOceanographyEnvironmental engineeringEngineeringEcologyGeologyGeotechnical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microplastic (mP) pollution has been indicated as an area of concern in the marine environment. However, there is no consensus on their potential to cause significant ecological harm, and a comprehensive risk assessment of mP pollution is unattainable due to gaps in our understanding of their transport, uptake, and exchange processes. This research considers drag models that have been proposed to calculate the terminal settling velocity of regularly and irregularly shaped particles to assess their applicability in a mP modeling context. The evaluation indicates three models that predict the settling velocity of mPs to a high precision and suggests that an explicit model is the most appropriate for implementation in a mP transport model. This research demonstrates that the mP settling velocity does not vary significantly over time and depth relevant to the scale of an ocean model and that the terminal settling velocity is independent of the initial particle velocity. These findings contribute toward efforts to simulate the vertical transport of mPs in the ocean, which will improve our understanding of the residence time of mPs in the water column and subsequently their availability for uptake into the marine ecosystem.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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