Détection et caractérisation des macro-, micro- et nanoplastiques dans l'estuaire et golfe du fleuve Saint-Laurent, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The St Lawrence River Canada), (despite its potential role in the accumulation and transfer of plastic debris from land to ocean remains poorly documented in this regard. This study aims to fill this gap by providing a baseline assessment of macro micro and nanoplastics MNP) (concentrations in the Estuary and Gulf of St Lawrence EGSL). While macroplastics are generally characterized by FTIR spectroscopy, mass quantification is essential to accurately assess MNP fluxes and their toxicological impacts. In this context, pyrolysis coupled with gas chromatography tandem mass spectrometry Py GC MS/ MS) has proven to be an optimal method. This work helps to overcome the specific analytical challenges associated with the study of MNP in complex environmental matrices, thus providing a framework for improving the reliability and sensitivity of environmental analyses.In environmental terms, this study provides for the first time a detailed overview of the mass concentration, composition and distribution of MNP in surface water and blue/common mussels (Mytilus spp.) from the EGSL. The results show macroplastics concentrations of 0,17 ± 0,11 items/m², MNP in water of 3,800 ± 2,700 ng/L and in blue mussels of 93 ± 53 ng/mg dry weight.From the societal point of view, this study provides unprecedented data on a key Canadian ecosystem, helping to raise public awareness and guide environmental management policies. By reporting on macro and MNP contamination, it provides valuable data for local and global pollution reduction strategies, and for sustainable management of the St Lawrence's natural resources.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».