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Enregistrement W7044961010

Abundance and composition of microplastics in surface waters and sediments of five south-central Lake Ontario tributaries

2022· dissertation· en· W7044961010 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSUNY Digital Repository Support (State University of New York System) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMilitary Technology and Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroplasticsTributaryPlastic pollutionPollutionSurface waterAquatic ecosystemBioaccumulationWater pollution
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than 10,000 metric tons of plastic enter the Great Lakes every year. Most of this is microplastic, tiny plastic particles less than five millimeters in length or diameter. Microplastic pollution is a growing environmental concern in the Great Lakes where these particles can affect aquatic life as well as humans if ingested. To better understand potential sources of microplastics in Lake Ontario, we surveyed microplastic concentration in five tributaries within the south-central Lake Ontario basin in both surface waters and sediments. We analyzed the microplastic morphologies and polymer types and compared the results to three sites in nearshore south-central Lake Ontario. Tributaries surface samples had significantly higher microplastic concentrations (4.9 microplastics/m³) compared to lake sites (1.3 microplastics/m³). Tributary sediments had an average concentration of 0.16 microplastics/g dry weight. Fibers were the most common particle morphologies in tributary surface waters (49%) and sediments (52%) while fragments were the most common morphology found in lake surface waters (73%). These morphologies are harder for aquatic life to pass if ingested and are more likely to remain in the gut, leading to potential health issues and bioaccumulation in the food web. Polyethylene (recycling types two and four) and Other polymers (recycling type 7) accounted for over 90% of microplastics captured. Tributaries are important sources of microplastic pollution in south-central Lake Ontario and should be included in plastic prevention strategies. Furthermore, knowing the most prevalent morphologies and polymers may help to pinpoint sources of plastic and contribute to targeted prevention

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,160
Écart entre enseignants0,155 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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