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Enregistrement W4412827103 · doi:10.32854/x60vz574

Analysis of the number of bibliographic publications on the presence of microplastics in sediments in America with the Scopus search tool

2025· article· en· W4412827103 sur OpenAlexaboutno aff
Francisco Javier Escalona García, María del Refugio Castañeda‐Chávez, Gabycarmen Navarrete-Rodríguez, Rosa Elena Zamudio-Alemán

Notice bibliographique

RevueAgro Productividad · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroplasticsScopusEnvironmental scienceInformation retrievalGeographyOceanographyComputer scienceGeologyBiologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: the analysis was to examine the scientific activity of the American continent in detail during a period of ten years (from 2014 to 2024). Design/Methodology/Approach: using a quantitative methodology, with articles that refer to the presence of microplastics (MPs) in sediments available in the Scopus database. Results: 2,050 articles were collected, of which 123 (6%) corresponded to publications of MPs in sediments, dominating Brazil, the United States, Canada and Mexico, along with the main cited authors Alexander Turra, Patricia L. Corcoran, A.D. Vethaak. The methodology used was diverse: separation by density of microplastics, using an oil extraction protocol and FTIR spectroscopy, among others. Study limitations/Implications: there is no specific methodology for the main steps in the determination of MP, considering the increase in detection in distinct environmental sediments. Findings/Conclusions: the production of scientific articles on MP in sediments has increased over the last 10 years, due to the subsequent detection of the presence of these contaminants in sediments.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,1440,117
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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