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Enregistrement W4415389009 · doi:10.1016/j.dib.2025.112203

Plastic Pirates Nova Scotia 2024 dataset - citizen science investigation of anthropogenic litter pollution of aquatic environments

2025· article· en· W4415389009 sur OpenAlexafffundabout
Tim Kiessling, Maya Goldchtaub, Plastic Pirates Of Nova Scotia, Sinja Dittmann, Janto Schönberg, Tony R. ‎Walker

Notice bibliographique

RevueData in Brief · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundOcean Frontier InstituteBundesministerium für Bildung und ForschungDalhousie UniversityChristian-Albrechts-Universität zu Kiel
Mots-clésLitterCitizen scienceNova scotiaMarine debrisPlastic pollutionPollutionSampling (signal processing)Aquatic ecosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This dataset describes anthropogenic litter pollution, including plastic pollution, at nine sampling sites at lakes and the ocean in Nova Scotia in the fall of 2024. It comprises data from two different citizen science protocols. The first protocol ("Group A") assessed litter density per m² and litter type (paper, cigarettes, plastic, metal, glass, food leftover, other). A total of 675 m² were investigated using this protocol, and a total of 495 litter items classified. The second protocol ("Group B") assessed the litter item composition of individual items, based on 24 litter categories, including nine single-use plastics categories. In total 3032 litter items were collected and sorted into these categories, representing 114 kg of litter. In total, 20 sampling activities (Group A and B combined) were conducted at nine sampling sites. Potential sources of litter items were also evaluated, and each sampling site was described in detail, including coordinates, shape, slope and orientation of the shoreline and accessibility. The data were collected by 275 people from nine organizations, most of them citizen scientists. Collectively, they contributed 635 h of data collection effort, including litter collection, litter sorting and data annotation. Most of the citizen scientists were schoolchildren, aided in their research by their teachers and the coordinators of this project. The implementation of the project in Nova Scotia was part of the Plastic Pirates program (https://www.plastic-pirates.eu/), investigating litter pollution in different countries in cooperation with schoolchildren and teachers. This open access dataset, available on Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.16949607) [1] under Creative Commons license CC BY 4.0, can be used to compare litter densities and litter composition across regions in Canada or worldwide, and is of value as a reference data point in time to assess litter pollution in temporal litter studies.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,877

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeObservationnel
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'admission3
Résumé présentoui

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