The utility of monitoring snow for microplastics in the Arctic: a pilot study from Iqaluktuuttiaq, Nunavut
Notice bibliographique
Résumé
Plastic pollution, including microplastics (<5 mm) has been identified as an emerging contaminant of Arctic concern and has been observed in wildlife, water, sediment, air, and snow. Because snow is relatively easy to sample and process for microplastics, it may be a useful compartment to monitor to assess patterns of microplastic contamination in polar regions. Microplastics can enter the Arctic through both long-range transport pathways and from local sources. By sampling snow across spatial scales, and multiple distances from local communities, researchers can explore local and distant sources of microplastics, thereby informing management strategies. With this in mind, we aimed to quantify mass concentrations of microplastics in snow samples collected north-east of Iqaluktuuttiaq, Nunavut. We sampled five sites in a transect moving away from town and quantified microplastics using Pyrolysis/gas chromatography with mass spectrometry. We found microplastics at every location, but patterns along the transect were unclear. We observed differences in polymer types at sampling sites closer to the community compared to sites further away suggesting the presence of local inputs. Overall, we highlight the use of snow as a local monitoring tool to assess contamination and sources of microplastics in the Arctic to inform future long-term monitoring programs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».