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Enregistrement W4408187138 · doi:10.1099/mic.0.001538

Development and validation of a novel suspended particulate matter sampling device for analysis of particle-bound microbial communities

2025· article· en· W4408187138 sur OpenAlexaff
Fuad J. Shatara, Kiyoko Yokota, Justin Peschman, Jacob Schoville, Liyuan Hou, R. Preston Withington, Cole F. Beale, Mark Pelusi, Kyle Boldon, Hannah Nicklay, Michael R. Twiss, Charles J. Paradis, Erica L.‐W. Majumder

Notice bibliographique

RevueMicrobiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensAlgoma University
Organismes subventionnairesGreat Lakes Research Consortium
Mots-clésParticulatesEnvironmental scienceParticle (ecology)Sampling (signal processing)Environmental chemistryChemistryBiologyEcologyComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biotic and abiotic materials attachment to suspended particulate matter in aquatic systems can increase their toxicity and health impacts and has led to an increased need for consistent sampling across various compartments. Sedimentation traps and continuous flow centrifuges are the traditional tools for sampling suspended particulate matter, while manta trawls have been widely used for surface water sampling of suspended or floating microplastics. Limitations, however, exist in the cost of sampling and infrastructure needed to deploy such devices. Here we report on the construction and usage of a novel suspended particulate matter sampling device, the microParticle Obtaining Trap (mPOT). Quality control testing of the mPOT showed suspended particle recovery rates of >90% for particles 100 µm and larger, while field sampling of groundwater, lake and river water shows consistent, size-fractionated recovery of particulate matter. The mPOT is well suited to sample systems not easily accessible by boat or for particles not commonly recovered by common suspended particulate matter sampling and for collection of particles smaller than 300 µm in size.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,284

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,229 · 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'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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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