Supplementary material from "The influence of flow on the amount, retention, and loss of plastic pollution in an urban river"
Notice bibliographique
Résumé
Urban rivers are hypothesized to be major transporters of plastic pollution into lakes and oceans, with storm events playing a pivotal role. However, few studies investigate micro- and macroplastic contamination and transport across a river basin, and how it varies with flow. Here, we sampled microplastic (<5mm) and macroplastic (>5mm) from four sites along an urban river in Ontario, Canada during baseflow and stormflow. To contextualize their fate and transport through river reaches we sampled macroplastic stored in the riparian zone, overhanging vegetation, floating in surface water, and riverbed, and sampled microplastic from the surface water, water column, and sediment. At baseflow, most macroplastic was found in the riparian zone (ranging 0.1 – 4.7 pieces/m2). During stormflow, concentrations (micro and macro) rise and fall with discharge. Moreover, the composition of microplastics in the water column shifts from fibre- to rubber-dominated during higher flows. The mobilization of denser (e.g. rubber) particles during flow is consistent with greater water velocities during storms. Finally, using our data and flow patterns from 2022 to 2023, we estimate that approximately 522 billion microplastic particles and 20,754 macroplastic items, equalling approximately 36,000 kg and 160 kg by mass, respectively, are transported to Lake Ontario annually.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,523 | 0,109 |
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 ».