A study of microplastics in water and sediments of Lakes around Dhaka city
Notice bibliographique
Résumé
Microplastics, plastic particles smaller than 5 mm, pose a growing threat to aquatic ecosystems due to their persistence and potential bioaccumulation. While most studies focus on marine systems, limited attention has been given to freshwater environments, particularly in South Asia. This study investigates the presence, distribution, and characterisation of microplastics in water and sediment samples from four urban lakes in Dhaka City, Bangladesh: Dhanmondi, Hatirjheel, Gulshan, and Banani Lakes. Samples were analysed using visual identification, Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR), and spectral matching software. Results revealed an average of 1.2 microplastic particles per litre of water and 13.67 particles per kilogram of sediment. Fibres were the most common type, with black and white being dominant in colour. Approximately 20% of the particles measured between 0.1 and 1 mm. FTIR identified polymers such as poly(methyl methacrylate), poly(tetrafluoroethylene), and poly(ethylene terephthalate). Spatial variations in microplastic abundance were observed, with Gulshan Lake exhibiting the highest levels and Banani Lake the lowest, likely due to differences in local land use and proximity to industrial zones. This study contributes to the growing body of research on microplastic pollution in freshwater systems and underscores the urgent need for monitoring and pollution control strategies in urban water bodies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».