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Enregistrement W4387842473 · doi:10.1016/j.scitotenv.2023.168007

Identification of microplastics extracted from field soils amended with municipal biosolids

2023· article· en· W4387842473 sur OpenAlexafffund
Maohui Chen, Brian Coleman, Liliana Gaburici, Daniel Prezgot, Zygmunt J. Jakubek, Branaavan Sivarajah, Jesse C. Vermaire, David R. Lapen, Jessica R. Velicogna, Juliska Princz, Jennifer F. Provencher, Shan Zou

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaEnvironment and Climate Change CanadaCarleton UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMicroplasticsBiosolidsSoil waterEnvironmental scienceArable landEnvironmental chemistrySoil testContaminationAgricultureEnvironmental engineeringSoil scienceEcologyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microplastic particles in arable soil are expected to impact the environment and potentially human health. The application of municipal biosolids (MBs) to agricultural land presents a further dilemma in that biosolids act as a fertilizer for crop growth, and a disposal pathway for wastewater treatment plants. They are also a direct path for emerging contaminants, such as microplastics to enter the terrestrial environment. Reliable methods are needed to identify and quantify microplastics, found in agricultural soils to determine how microplastics are being cycled in the terrestrial environment. In this study, we developed a method for extracting microplastics from soil, and characterized their composition and identity for particles sized 5 μm to 2 mm. Method development was initially completed using natural soils spiked with microplastics and MBs, followed by the analyses of soil sampled from an agricultural field where MBs were recently applied at a rate of 13 tons dw/ha. The procedures that used the spiked samples showed that microplastics can be reliably extracted from soil in a laboratory setting, and identified and semi-quantified by thermogravimetric analysis combined with Fourier-transform infrared spectroscopy (TGA-FTIR). However, when the same methods were applied to the soil samples collected from the agricultural field, reproducibility became a challenge, as the number and type of microplastics changed even within the same soils (i.e., collected the same day from the same exact location). The variation in reproducibility observed between laboratory and field samples underscores the significant heterogeneity present in the environment. This heterogeneity, in turn, affects the identification and quantity of microplastics detected, a phenomenon observed even when comparing different fields within a single treatment regimen.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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