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Enregistrement W4385408577 · doi:10.1186/s43591-023-00065-3

Microplastics analytics: why we should not underestimate the importance of blank controls

2023· article· en· W4385408577 sur OpenAlexafffund
Michael Noonan, Nicole Grechi, C. Lauren Mills, Marcia de A. M. M. Ferraz

Notice bibliographique

RevueMicroplastics and Nanoplastics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaLudwig-Maximilians-Universität MünchenAlexander von Humboldt-Stiftung
Mots-clésMicroplasticsBlankContaminationEnvironmental scienceSample (material)Laminar flowEnvironmental chemistryChemistryEngineeringEcologyBiologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent years have seen considerable scientific attention devoted towards documenting the presence of microplastics (MPs) in environmental samples. Due to omnipresence of environmental microplastics, however, disentangling environmental MPs from sample contamination is a challenge. Hence, the environmental (collection site and laboratory) microplastics contamination of samples during processing is a reality that we must address, in order to generate reproducible and reliable data. Here we investigated published literature and have found that around 1/5 of studies failed to use blank controls in their experiments. Additionally, only 34% of the studies used a controlled air environment for their sample processing (laminar flow, fume hood, closed laboratory, clean room, etc.). In that regard, we have also shown that preparing samples in the fume hood, leads to more microplastics > 1 μm) contamination than preparing it in the laboratory bench and the laminar flow. Although it did not completely prevent microplastics contamination, the processing of sample inside the laminar flow is the best option to reduce sample contamination during processing. Overall, we showed that blank controls are a must in microplastics sample preparation, but it is often overlooked by researchers. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1186/s43591-023-00065-3.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,624
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations54
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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