Supplementary material from "Temporarily Trapped: Stormwater Pond Sediment is a Key Transient Sink for Microplastic Debris"
Notice bibliographique
Résumé
Average microplastic abundances in each of 15 stormwater ponds in London, Canada ranged from 0.7 ±0.7 particles per gram of dry weight sediment (g-1 dw) to >2323 ±4643 g-1 dw. Omitting one wetland cell and one hybrid pond produced a significantly higher median microplastic abundance for forebay versus main basin samples (p = 0.0058), and inlets produced greater mean abundances than outlets and open areas (20 ±49, 10 ±17, 4 ±4 g-1 dw, respectively). Considering all 15 ponds, the industrial/commercial and construction ponds produced higher means (684 ±2387 g-1 dw; 19 ±22 g-1 dw) than residential and open counterparts (6 ±10 g-1 dw; 6 ±11 g-1 dw). Fragments were the most common particle type in all but one pond, and fibre concentrations relative to other particle types were greatest in residential ponds. Copious rubber particles in an industrial pond are considered tire wear due to proximity to manufacturers’ parking lots and loading docks, and to a school for automotive technology training. Paint/coating chips accounted for 25% of the fragments analyzed. With greater microplastic abundances than in sediment from tributaries, lakes, and beaches of the same watershed, stormwater ponds prove to be exceptional transient sinks for microplastic debris.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,726 | 0,308 |
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 ».