Marine Animals as a Global Reservoir of Plastic Pollution: A Case Study on Sea Turtles
Notice bibliographique
Résumé
Marine wildlife ingest plastic pollution, making them a reservoir for plastic debris and an important part of the “where is all the plastic” puzzle. To date, we lack estimates of how much plastic pollution resides within marine animals globally, making it difficult to reconcile the fate of plastic pollution in the global ocean. To help fill this knowledge gap, we collected data on amount of plastic debris found in sea turtles necropsy studies from the scientific literature up until January 1, 2020. We used this data along with predictor variables in a regression model to quantify how much plastic resides within green turtles (Chelonia mydas) globally for a snapshot in time. We found that geographic, socio-economic, and ecological indicators significantly correlate with how much plastic pollution is found in sea turtle gastrointestinal tracts. Our model suggests that leatherback turtles (Dermochelys coriacea) contain the most plastic in their gastrointestinal tracts, and loggerhead turtles (Caretta caretta) contain the least. This presents one of the first attempts to understand which sea turtle species has the highest propensity for plastic ingestion. We also provide the first estimate of a global marine animal reservoir of plastic pollution – we estimate that at any given time, green turtles carry 7.5-8.2 tonnes of plastic globally in their gastrointestinal tracts.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».