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Enregistrement W4412373771 · doi:10.1590/0001-3765202520250254

Perspectives on the impact of microplastics (MPs) on fish of the Amazon that exhibit air-breathing and aquatic surface respiration

2025· review· en· W4412373771 sur OpenAlexafffund
Lauren Zink, Adalberto Luís Val, Chris M. Wood

Notice bibliographique

RevueAnais da Academia Brasileira de Ciências · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do AmazonasConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMicroplasticsAmazon rainforestEnvironmental scienceRespirationAquatic ecosystemAmazon basinPollutantPollutionEcologyEnvironmental chemistryBiologyChemistryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fish in the Amazon basin have adapted to bouts of low water O2 and high CO2, with many species evolving air-breathing or aquatic surface respiration mechanisms to supplement respiratory gas exchange. While concurrently coping with greater instances of hypoxic and hypercarbic stress, fish in the Amazon are also facing microplastic pollution. Assessments of the Amazon basin reveal some of the highest microplastic concentrations globally. In this article, we highlight instances in which the evolution of air-breathing and aquatic surface respiration may make fish of the Amazon particularly susceptible to the effects of microplastic pollution. We consider these effects as they relate to gill morphology, specialized air-breathing organs, ion transport processes, aquatic surface respiration, and oxidative stress. Finally, we relate our perspectives with the recently published Executive Summary of the Status of Water Quality in the Amazon Basin to highlight the importance of considering microplastics alongside other pollutants threatening the ecological, economical, and cultural values of the Amazon.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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