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Enregistrement W4415461345 · doi:10.53941/eesus.2025.100017

Microplastics: A Potential Vector for Pathogens in Aquatic Ecosystems

2025· article· en· W4415461345 sur OpenAlexafffund
Sepideh Nasrollahpour, Behnam Nayebi, Juviya Mathew, Rama Pulicharla, Ratul Kumar Das, Satinder Kaur Brar

Notice bibliographique

RevueEarth Environmental Sustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAquatic ecosystemAquatic environmentHuman healthPollutantEcosystemVector (molecular biology)Human pathogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review addresses the critical issue of microplastic (MP) pollution in aquatic environments, with an emphasis on the potential role of MPs as vectors for pathogens. The persistence of MPs, resulting from their strong resistance to degradation, poses major global environmental and public-health challenges. Their inherent stability and large surface area promote pathogen adhesion, rendering MPs a favorable medium for the adsorption and transport of both pollutants and microorganisms. This review first explores the key physicochemical properties of MPs and the decisive factors that influence pathogen adhesion to MP surfaces. It then examines the environmental impacts and associated health risks of MP pollution in marine and freshwater ecosystems, along with its implications for human exposure through the food chain. A critical analysis and discussion of the multiple dimensions of MPs as potential vectors for pathogens highlight the urgent need to implement advanced waste-management strategies and water-treatment technologies. Furthermore, the review emphasizes the necessity of an integrated research approach to elucidate the mechanisms and impacts of MPs as pathogen carriers in aquatic ecosystems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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