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Enregistrement W4399388976 · doi:10.3390/jmse12060953

A Laboratory Dataset on Transport and Deposition of Spherical and Cylindrical Large Microplastics for Validation of Numerical Models

2024· article· en· W4399388976 sur OpenAlexafffund
Mostafa Bigdeli, Abdolmajid Mohammadian, Abolghasem Pilechi

Notice bibliographique

RevueJournal of Marine Science and Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicroplasticsFlumeDeposition (geology)Environmental scienceParticle (ecology)Flow (mathematics)Marine engineeringBenchmark (surveying)Channel (broadcasting)MechanicsGeologyComputer scienceEngineeringPhysicsOceanographySediment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The widespread presence of micro-sized plastic pollution has raised concerns due to their unique physical and toxic properties. Each year, water bodies carry millions of tons of plastic into the ocean. The inherent characteristics (such as size, shape, and density) of microplastics (MPs), along with flow factors like speed, depth, and pressure, significantly influence how MPs are transported and deposited. Therefore, this research aimed to gather experimental data on the transport and deposition of MPs to serve as a benchmark for numerical modeling. To achieve this goal, various test scenarios were set up in a straight channel flume to investigate different flow velocities, channel dimensions, and particle shapes. It was observed that cylindrical particles with the same density and similar size were more likely to become trapped compared to spherical particles. This study represents progress towards validating numerical models concerning the transport and deposition of microplastics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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