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Enregistrement W4404322313 · doi:10.1016/j.jhazmat.2024.136495

Pavement wear generates microplastics in stormwater runoff

2024· article· en· W4404322313 sur OpenAlexafffund
Kelsey Smyth, Shuyao Tan, Tim Van Seters, Vimy Henderson, Elodie Passeport, Jennifer Drake

Notice bibliographique

RevueJournal of Hazardous Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensOptech (Canada)Carleton UniversityToronto and Region Conservation AuthorityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicroplasticsStormwaterEnvironmental scienceSurface runoffRutAsphaltNatural rubberAsphalt pavementMaterials scienceGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tire and road wear particles are a major source of microplastics to urban stormwater. They are composed of hetero-aggregates of abraded tire and pavement particles that are difficult to distinguish. While tire wear is a known source of microplastics, little is known on the contribution of pavement wear. This two-year field study with complementary lab testing evaluates the effects of pavement degradation on microplastic generation in stormwater from different pavement types: asphalt, concrete, and recycled rubber pavers. Pavement specimens from each site were collected and underwent degradation testing. We directly demonstrated that pavement wear is a source of microplastics in stormwater separate from tire wear. We showed that the rubber pavement released the most microplastics in lab testing, suggesting that the formulation of such novel recycled-tire pavers must undergo thorough testing before wide application. The asphalt pavement was the most susceptible to rutting and released the most microplastics in the field, including a large proportion of tire wear particles. Both land-use and pavement surface characteristics influenced microplastic generation. These results demonstrate the need to consider microplastic generation during pavement material selection and mitigate the spread of microplastics from pavement wear to nearby environments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0040,001

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 GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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