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Enregistrement W4393195330 · doi:10.1016/j.mex.2024.102680

High throughput application of ASTM D8332: Detailed prototype design and operating conditions for microplastic sampling of riverine systems

2024· article· en· W4393195330 sur OpenAlexaffabout
Jeremiah Bryksa, Patric McGlashan, Nadia Stelck, Jon Wong, Andrew Anderson-Serson, Matthew B. Hart, Trace Malcom, Bob Battle, Paolo Mussone

Notice bibliographique

RevueMethodsX · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensNorthern Alberta Institute of Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSampling (signal processing)Environmental scienceMicroplasticsSuspended solidsModular designTotal suspended solidsStormwaterWater qualityEffluentHydrology (agriculture)Environmental engineeringMarine engineeringEngineeringComputer scienceSurface runoffWastewaterGeologyFilter (signal processing)Geotechnical engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microplastic sampling strategies for aquatic systems commonly employ small mesh nets to collect suspended microparticles. These methods work well for marine sampling campaigns; however, complex water systems such as freshwater rivers, effluent discharges, and stormwater ponds characterized by high total suspended solids and fast-moving water can cause the nets to clog, rip, or tear. Published in 2020, ASTM D8332 is an alternative approach to sampling complex water systems for microplastics involving pumping large volumes of water across a cascading stack of sieves to collect suspended particles. Here we show that ASTM D8332 can be applied to sample freshwater rivers for microplastic collection. A high throughput sampling prototype developed in this work is capable of pumping 1500 L of river water in 45 min to collect particles as small as 45 µm. The system is lightweight, modular, and easily transportable. It has a discrete power supply, allowing for the collection of microplastics anywhere along the river, including municipal discharges. The design minimizes the amount of plastic in the flow path and provides a practical way to measure field contamination. Finally, we outline lessons learned through extensive field trials and testing using this system sampling the North Saskatchewan River in Edmonton, Alberta. •Existing small mesh nets face limitations in freshwater rivers, encountering clogging and tearing issues from high suspended solids and fast moving water.•Using a standardized method, ASTM D8332 - a pumping-based approach is efficient for microplastic collection in freshwater rivers.•Lightweight, modular, plastic free prototype system pumps 1500 L of river water in 45 min, collecting particles as small as 45 µm. Successfully tested in the North Saskatchewan River.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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