Microplastics in the Salish Sea: A wholistic approach
Notice bibliographique
Résumé
Plastic production has increased globally at an exponential rate and with it so has marine plastic pollution. The Salish Sea is home to many ecologically and economically important species as well as substantial urban populations, making it one of the most interesting and important locations to study regional microplastic sources and contamination. The field of marine microplastics is rapidly growing, doubling roughly every year; the Salish Sea has been involved in research since 2008, developed NOAA’s marine debris methods. This panel aims to highlight the wholistic approach of marine microplastic research and removal efforts in the Salish Sea through examining how types of samples (sediment, water, organism etc.), spatial-temporal scales, and methodologies, can be utilized and applied to community-driven questions. Here, we discuss the field from multiple perspectives, including academic, NGO, government, policy, BIPOC youth, and businesses from the US and Canada. We will delve into the intricacies of how regional microplastic research goes beyond tradition published and peer reviewed scientific papers, often including work done with community members, volunteer groups, students, and activists. We are committed to reducing marine plastic pollution and believe that working together through a combination of science, policy, and public awareness are necessary.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».