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Enregistrement W4416293965 · doi:10.1073/pnas.2415492122

A quantitative risk assessment framework for mortality due to macroplastic ingestion in seabirds, marine mammals, and sea turtles

2025· article· en· W4416293965 sur OpenAlexaff
Erin L. Murphy, Britta R. Baechler, Lauren Roman, George H. Leonard, Nicholas J. Mallos, Robson G. Santos, Chelsea M. Rochman

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoLouis and Harold Price FoundationFlorida Fish and Wildlife Conservation Commission
Mots-clésMarine debrisIngestionRisk assessmentPlastic pollutionMicroplasticsMarine mammalFishing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plastic ingestion has been documented in nearly 1,300 marine species, including every seabird family, marine mammal family, and sea turtle species. Acute mortality, due to obstruction, perforation, or torsion of the gastrointestinal (GI) tract, has been confirmed via necropsy in all three taxa; however, quantitative risk assessment for macroplastic ingestion poses unique challenges, with risk more dependent on probability of discrete events involving diverse plastic types rather than cumulative exposure models (e.g., LC 50 ). We model mortality risk associated with macroplastic ingestion in seabirds, marine mammals, and sea turtles, using data from more than 10,000 necropsies reported in the academic literature and stranding network databases. Employing an adapted Weibull Accelerated Failure Time model, we assess the relationship between the GI load (pieces and volume/animal length) of different plastic types—hard, soft, rubber, or fishing debris—and likelihood of plastic-induced mortality. Overall, 35% of seabirds, 12% of marine mammals, and 47% of sea turtles ingested plastic, and 1.6%, 0.7%, and 4.4% died from plastic, respectively. When modeling plastic together, a 90% chance of mortality was associated with 23 pieces (0.098 cm 3 /cm) in seabirds, 29 pieces (39.89 cm 3 /cm) in marine mammals, and 405 pieces (5.52 cm 3 /cm) in sea turtles (377 for juveniles). The plastic types that posed the greatest risks were rubber for seabirds, soft plastics and fishing debris for marine mammals, and hard and soft plastics for sea turtles. This research furthers scientific understanding of the likelihood of mortality from plastic ingestion and can inform monitoring, risk assessments, and management frameworks.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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