An assessment of microplastics in fecal samples from polar bears (Ursus maritimus) in Canada’s North.
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the potential for plastic ingestion in polar bears (Ursus maritimus (Phipps (1774)) using fecal analysis. Two preliminary studies were conducted to ensure our methods could effectively recover and identify plastics in polar bear feces. In the first study, in which microplastics (film, foam, or fragments) were intentionally introduced into an organic matrix, recovery rates (mean ± standard deviation) averaged 95.8 ± 14.7% (n = 18), and were significantly affected by microplastic morphology, but not digestion status. In the second study, in which microplastics of three polymers were intentionally introduced to polar bear feces, recovery rates averaged 79.3 ± 21.6% (n = 8), and Raman spectroscopy successfully identified all polymers in 87.5% of samples. The main study then investigated whether microplastics are present in polar bear feces in the Canadian Arctic. Colon feces (n = 15) and scat (n = 15) were collected from 30 polar bears through collaboration with Indigenous communities. Microplastics (polypropylene, polyethylene, and/or polyethylene terephthalate) were found in fecal samples from eight polar bears, although concentrations were low (<1 particle/g dry weight feces, on average). This study provides new information on plastics in Canadian bears and suggests fecal sampling can be utilized in community-based monitoring programs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».