A methodology for quantifying and characterizing litter from trash capture devices (TCDs) to measure impact and inform upstream solutions
Notice bibliographique
Résumé
Trash capture devices (TCDs) are a rapidly evolving tool for municipal governments, non-governmental organizations, and industries to divert litter from our waterways. Here, we introduce protocols to initiate trash trapping projects to quantify and characterize captured anthropogenic litter based on a case study using Seabins. In addition, we have introduced a network for global data collection via TCDs. Our first protocol is a visual audit of the potential site to inform the type and location for TCD deployment. Our next two protocols quantify and characterize the litter captured by TCDs: (1) a simple protocol intended for daily monitoring and (2) a detailed protocol to characterize and quantify all large debris (>3 cm) and a subset of the small debris (2 mm–3 cm) caught in the devices. Using Seabins in the Toronto Harbour to test our methodology, we found that our subsampling methodology has a 6.9% error rate. Over a 19-week period, the Seabins captured ∼85 000 pieces of small debris. Our study highlights the utility of TCDs and proposes methods to realize this utility globally. TCDs should become more widespread and utilized as a triple threat: a cleanup tool, a data collection tool, and a platform for outreach and education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».