Comparison of Lichens and Mosses as Biomonitors of Airborne Microplastics
Notice bibliographique
Résumé
The atmosphere is an important pathway for microplastic (MP) transport; however, observations are limited, as traditional sampling methods are generally labor-intensive. Biological monitors (biomonitors) have been widely used as a simple alternative to determine the abundance or presence of anthropogenic pollutants. Here, we compared the effectiveness of co-located lichen and moss species as biomonitors of the atmospheric deposition of microplastics. Samples of the epiphytic lichen Evernia prunastri and the epigeic moss Pseudoscleropodium purum were collected from five remote areas of central Italy. A total of 154 MPs were found across all samples, 93.5% of which were fibers and 6.5% were fragments. The accumulation of MPs for lichens (range of 8–12 MP/g) was significantly lower than for mosses (12–17 MP/g), which might be related to their structural characteristics or habitat positions (epiphytic versus epigeic). Nonetheless, higher accumulation facilitates analytical determination and provides greater separation from the limit of detection, suggesting that mosses are preferred over lichens for studying the deposition of airborne MPs. This study further suggests that biomonitoring may be an effective tool to assess the spatial distribution of atmospheric microplastics, which is a key requirement for the development of waste mitigation policies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».