MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4366492311 · doi:10.11159/iceptp23.194

Riverine Macro-litter: Plastic Pollution in Different Tributaries of the Ishëm River (Albania)

2023· article· en· W4366492311 sur OpenAlexvenueno aff
Laura Gjyli, Jerina Kolitari, Fundime Miri

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTributaryPollutionEnvironmental scienceMacroLitterRiver pollutionHydrology (agriculture)GeologyGeographyGeotechnical engineeringEcologyComputer scienceEngineeringWaste managementBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According the Ocean Cleanup Ishëm River is the most polluted river in Europe with 733,000 kg of solid waste per year ending up in the Adriatic Sea.The Ishëm mouth is inside the MPAs Patok-Fushëkuqe-Ishëm with a surface of 5,001 ha under protection status: Managed Nature Reserve IUCN Category IV and Important Bird Area (AL006).Additionally Cape Rodon Nature Reserve is located within the Protected Landscape/Seascape Area of the Cape of Rodon-Lalzi Bay-Ishmi Forest with a surface area of 2,500 ha and classified under the IUCN Category V.In 2020, River-Cleanup.org has come to Albania to change the history of Ishëm River on plastic pollution together with Albanian people, especially the youth awareness, to protect the beauties of their natural resources.The riverine litter surveys were carried out on riverbanks at four study sites along Ishëm River, at Lana Stream, Tirana River, Limuth Stream and Gjola River.Study sites were randomly selected along the riverbank, parallel to the waterline, with a stretch of 100 m long.The mean macro-litter density of the Ishëm River became 0.992 items/m 2 and 1,269 items/100 m.The largest part of riverine litter items at the aggregated level were made of artificial polymer materials (82%).What we found mostly in the Ishem River about items there are G7 (drink bottles <=0.5l),G3 (shopping bags, incl.pieces), G30 (crisps packets/sweets wrappers) and G8 (drink bottles >0.5l).

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the World Congress on Civil, Structural, and Environmental EngineeringMême sujetMicroplastics and Plastic PollutionTravaux en français237 207