In search of an optimal moss transplant biomonitor for airborne microplastics: Moss cubes
Notice bibliographique
Résumé
There is growing interest in the use of moss transplant samplers to assess atmospheric microplastics. Here we explored the influence of sampler design and exposure duration on the accumulation of microplastics. We evaluated three samplers, two bag samplers (5 cm × 8 cm) each containing 1 g of moss, but with different mesh sizes (1 mm versus 6 mm), and a 6 cm cube made from 6 mm mesh containing 3 g of moss. The cube samplers had the highest microplastic particle accumulation (2.92 mp/g), followed by 1 mm mesh bags (2.57 mp/g) and 6 mm mesh bags (1.97 mp/g). Further, cube samplers had the lowest variation between replicates, with all of them above the limit of detection. All sampler designs were dominated by fibres ranging from 80 % in cubes to 94 % in 6 mm mesh bags, suggesting that cubes captured a higher diversity of particle morphologies. The net loss in moss mass during sampler deployment was lowest for the cube samplers (3.9 %) and highest in 1 mm mesh bags (10.5 %). Transplant samplers exposed for six-weeks suggested higher particle accumulation than four-week exposures; however, mass concentration was lower in the six-week exposures, suggesting that heavier microplastics were lost. In general, the results suggest that effective moss transplant samplers should incorporate sufficient moss mass to ensure particle retention, larger mesh size (≥5 mm) to maximize exposure to atmospheric microplastics, and a three-dimensional shape to allow equal exposure from all sides. In this respect, we recommend the ‘moss cube’ sampler with a 6 mm mesh size containing at least 3 g of moss depending on cube dimensions. • Moss transplant sampler design strongly affected airborne microplastic accumulation. • Cube samplers (6 mm mesh, 3 g mos) had higher accumulation and lower variability. • Cube samplers captured the highest diversity of particle morphologies and sizes. • Six-week exposure increased accumulation but reduced mass suggesting particle loss. • 3-D samplers with large mesh size and high moss mass are optimal for microplastics.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».