A First Attempt at Modeling the Global Reservoir of Plastic in Biota: A Case Study With Sea Turtles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Marine wildlife ingest plastic, making them a reservoir for plastic debris. To date, we lack estimates of how much plastic resides within marine animals globally, making it difficult to reconcile the fate of plastic in the global ocean. To help fill this knowledge gap, we collected data on amount of plastic debris found in sea turtles necropsy studies from the scientific literature up until 1 January 2020. We aimed to use this data ( n = 60), along with predictor variables, in a regression model to quantify how much plastic resides within sea turtles globally. We found that geographic (absolute latitude), socio‐economic (income of country), and ecological (species name) indicators significantly correlate with how much plastic is found in sea turtle gastrointestinal tracts. Our multispecies model suggests that leatherback turtles ( Dermochelys coriacea ) contain the most plastic in their gastrointestinal tracts, and loggerhead turtles ( Caretta caretta ) contain the least. This presents one of the first attempts to understand which sea turtle species has the highest propensity for plastic ingestion. Due to limited data, we were only able to estimate the amount of plastics that reside in female green turtles ( Chelonia mydas ) globally for a snapshot in time. Here, we provide the first estimate of a global marine animal reservoir of plastic– we estimate that at any given time, female green turtles carry 5.6–6.4 tonnes of plastic in their gastrointestinal tracts. We discuss future research directions to help reduce the uncertainty surrounding this estimate and fill in the gaps for other species.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».