Preliminary Study of Microplastic Abundance in Rivers of Greater Semarang Area, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Microplastics are concerning pollutants with increasing global presence.Yet, data on their occurrence in Indonesian rivers, especially in Semarang, is limited.This study aimed to assess microplastic abundance and characteristics in Greater Semarang's Babon and East Flood Canal (Kanal Banjir Timur, KBT) rivers at five stations.Sampling and analysis followed Japanese Guidelines of Riverine Microplastic Survey.Spearman's correlation analyzed the link between microplastic abundance and population served by waste services.Microplastics were found in all stations, with the highest levels downstream, likely due to accumulation along the flow.Abundance varied from 1.1-9.6 particles/m 3 .No significant correlation between microplastic abundance and population was found.The most prevalent microplastic form was sheet (14-75%), primarily sized 0.5-1 mm and black (1-60%).The main identified polymer type was polyethylene in sheet form, possibly originating from single-use plastic bags.These findings underscore the urgency of preventing waste leakage into rivers to reduce microplastic release into the environment.By addressing the issue of single-use plastics in hard-to-reach areas and improving waste management practices, we can work towards mitigating the impact of microplastics on the environment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».