Preparation of Microplastics for Use in Environmental Research
Notice bibliographique
Résumé
Microplastics <20 µm are being increasingly reported in treated drinking water as well as in surface waters. As such, ongoing microplastic-related research in various fields is beginning to focus on smaller particle sizes as these appear to be most important from a human health perspective. However, no standardized methods for preparing microplastics of this size have been reported in the literature. This study proposes a cryomilling-based method for preparation of aqueous stock suspensions. Polymers of 22 different types were obtained from the Centre for Marine Debris Research, Hawai’i Pacific University and subjected to cryomilling. This process produced polymers ranging from 2-125 µm of which 98% were classified as fragments with 2% as fibers. Size distributions for polyethylene terephthalate (PET) and polypropylene (PP), which are frequently reported in environmental samples, were determined using microscopy. Approximately 80% of the particles resulting from cryomilling were <20 μm long in the major dimension. A stock suspension prepared using PET was employed to illustrate and assess recovery for previously reported sampling equipment involving in-line filtration. Recoveries exceeding 80% were observed for individual 5 µm size increments between 2 and 45 µm, with an overall recovery of 86.8%. Results of these trials suggest that stock suspensions of microplastics are heterogeneous and cannot be treated in a similar manner to chemical solutions. In conclusion, this study represents a forward step towards harmonization of environmental microplastic research methods and improve comparability of future studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».