Passing plastic: traces of plastic in the fecal samples of a high Arctic seabird in Tunu (East Greenland)
Notice bibliographique
Résumé
Arctic seabirds are key bio-indicators of marine plastic pollution due to their transient movement and large populations. Although many studies have quantified the ingestion of microplastic particles (<5 mm in size) through necropsy or regurgitation sampling methods, little is known about post-digestive particle excretion. Due to the logistical challenges of non-lethally sampling feces from Arctic seabirds, this pathway remains largely understudied. We non-lethally collected 110 fecal samples from little auks ( Alle alle) during the 2014 breeding season in Ukaleqarteq, Tunu (Kap Höegh, East Greenland). We identified 25 potential microplastic particles (>100 µm in size), 19 of which were analyzed for material composition using Fourier Transform Infrared Spectroscopy and Raman micro-spectroscopy. Of these, 13 particles were successfully matched to materials, with five as plastic. This produced an average concentration of 0.08 ± 0.28 microplastic particles per fecal sample, with no difference of occurrence between chicks and adults. Particle lengths ranged from 113 to 751 µm. The presence of microplastics larger than our lower limit of detectability of 100 µm suggests a need for analysis of smaller particles and microfibers in this species. We contribute to understanding how microplastics pass through little auks and characterize how this species interacts with the plastic pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».