Monitoring litter on Arctic and subarctic shorelines: current status and next steps for monitoring programs
Notice bibliographique
Résumé
Plastic pollution is ubiquitous, and the Arctic is no exception. One important step to understand the extent of the problem, and to monitor its impact is to have repeatable, comparable, and relevant measures across time and space that allow for the detection of marine litter trends. Arctic shorelines are a critical part of monitoring efforts. Pan-Arctic monitoring of litter on shorelines is also an essential component to examine global trends. Based on previous work examining litter in some regions of the Arctic, we suggest steps towards more harmonized protocols that include community-based monitoring, crowdsourced science programs, and science team-based surveys that are specific for the Arctic. Specifically, we recommend that shoreline survey sites for long-term monitoring be established where possible and be at least 50 m and surveys carried out at regular intervals of at least twice a year by any type of research team. Criteria for the selection of sites should be grounded in Indigenous and other local community and regional priorities, and should result in representation of both remote shorelines impacted by distant-source marine litter and shorelines impacted by more local sources. Results of any Arctic shoreline litter surveys should be made regularly available either through publications which include data sets, and/or accessible databases to promote regional comparisons and trend analysis across the pan-Arctic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».