On the need to avoid apple-to-orange comparisons in microplastic research
Notice bibliographique
Résumé
Here, we discuss several key issues in the recent microplastic risk assessment conducted by Hataley et al. (2023. Can. J. Fish. Aquat. Scie 80 (10): 1669-1678) for the Great Lakes ecosystem. First, we note that the risk characterizations are incorrect due to errors in parameterizations of the calculations necessary to align exposure and effects data, as well as the corrections for bioaccessibility cutoffs. Second, the lack of quantification of uncertainty in the risk assessment raises concerns. Previous assessments that employed similar methods addressed uncertainties arising from the calculations, revealing that the probabilistic uncertainty inherent in risk characterization can span significant magnitudes. Third, we highlight the problematic use of species sensitivity distributions (SSDs) designed for marine systems in a freshwater context. We emphasize the importance of utilizing SSDs that incorporate relevant freshwater species data, and identify recent studies that provide such data for use in future risk assessments. Based on a previously published assessment, we suggest initiating measures to reduce the release of plastic debris into the watershed and advise research, monitoring, and mitigative strategies to address potential threats to water quality.
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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 | 0,155 | 0,243 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».