A quantitative risk assessment framework for mortality due to macroplastic ingestion in seabirds, marine mammals, and sea turtles
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».