Chasing plastic storms: Assessing atmospheric microplastic deposition by a ‘pulse event’ of tropical storm Fiona in Eastern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Atmospheric processes and extreme weather events are pathways for the global distribution and deposition of microplastics. Despite the global prevalence of meteorological events, our understanding of atmospheric microplastic pathways and fall-out to the terrestrial, aquatic and marine environment resulting from storms and severe events is limited. In this study, we geospatially consider a unique time series of the movement of atmospheric microplastics and anthropogenic microdebris during an extreme tropical storm in Atlantic Canada. The large tropical storm Fiona was recorded as the deepest cyclone that caused the worst financial damage on record for Eastern Canada during its’ landfall in Nova Scotia (September 22nd to 24th 2022). We collected a unique timeseries of passive deposition samples of atmospheric fall-out before, during, and after storm Fiona. Through micro-Raman spectroscopy and Nile Red fluorescence techniques, we chemically and morphologically characterized particles and quantifies the microdebris and microplastic fallout resulting from the storm. Using back trajectory modelling we aim to identify storm related sources and movement of these particles prior to deposition. As climate change drives increased storm frequency and intensity, it becomes more critical than ever to obtain meteorological baseline data of these pathways.
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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 | 0,001 | 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 ».