Mathematical modelling and simulations for microplastic environmental research: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
The Anthropocene has been characterised as an era in which man, with his anthropocentric thinking and attitudes, has the maximum influence on the environment. The presence of plastics in the environment is a problem that challenges all actors involved. This theme provokes important reflections on the role of sustainable development for a common future, in the constant search for coexistence between the interests of men who hold political and economic power and the limitations of the planet's carrying capacity. Even with advances in the field in recent decades, new questions have been proposed to better understand the issues and complexities of microplastics. Mathematical model simulations of microplastic particles (MPs) provide valuable strategies to better understand and predict the probable environmental effects of transport, settlement of and adsorption of pollutants, microorganisms, and antibiotic-resistance. In this review, 75 studies published between 2012 and 2022 were evaluated. Most of the studies focused on hydrodynamic modelling (42.6%), followed by simulations of pollutant adsorption kinetics by microplastics (26.7%). A third group of studies (30.7%) included simulations that employed approaches other than the first two, including regression, deep learning, and mass balance. Based on our review, we suggest that simulations that can unify the studies on the transport of MPs with those on the adsorption capacity for pollutants from these particles should be encouraged in the future.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».