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Enregistrement W4400618451 · doi:10.1016/j.hazadv.2024.100445

Ecological risk assessment framework for microplastics in agricultural soils amended with biosolids

2024· article· en· W4400618451 sur OpenAlexaff
Asta Hooge, Kristian Syberg, Tony R. ‎Walker

Notice bibliographique

RevueJournal of Hazardous Materials Advances · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDepartment of Environment and Science, Queensland Government
Mots-clésBiosolidsMicroplasticsEnvironmental scienceBiotaSoil waterSoil biologyAgricultureEcosystemSoil healthEcologyRisk assessmentEcosystem servicesEnvironmental engineeringSoil organic matterSoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study conceptualizes a framework for ecological risk assessment of microplastics (MPs) in agricultural soils amended with biosolids. MPs in biosolids pose risks to soil biota, affecting soil health. The study highlights the complexity of assessing MP risks, considering not only MPs abundance, but also properties such as size, shape, and type. To develop this framework for ecological risk assessment of MPs in agricultural soils amended with biosolids, a literature review was conducted to systematically assess effects of different MPs properties on soil organisms. Earthworms, springtails, and the microbiome were considered as receptors. The study highlights the importance of understanding MPs fate in soil, since effects on soil biota can be time dependent. Furthermore, results show that organisms respond differently to similar MPs properties, increasing the complexity of assessing MPs risks in terrestrial ecosystems. This complexity also relates to MPs effects on soil properties, and indirect effects on soil biota. Further research is needed to address knowledge gaps for effects of specific MPs properties to better assess and manage ecological risks in agricultural systems.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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