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Enregistrement W1980355980 · doi:10.1061/(asce)hz.2153-5515.0000263

Bioavailability of Engineered Nanoparticles in Soil Systems

2015· article· en· W1980355980 sur OpenAlexaff
Ana de Santiago, Boris Constantin, Gaëlle Guesdon, Nicolas Kagambèga, Sébastien Raymond, Rosa Galvez‐Cloutier

Notice bibliographique

RevueJournal of Hazardous Toxic and Radioactive Waste · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug Administration
Mots-clésBioavailabilitySoil mesofaunaSoil waterSoil biologyEdaphicEnvironmental chemistryEnvironmental scienceSoil scienceChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanotechnologies form a field of research that is still emerging with major gaps in knowledge regarding the behavior and potential toxicological risks of engineered nanoparticles (ENPs) in soils. While most of the studies are conducted in porous media (quartz and glass beads) and culture media, less frequently are the studies carried out in natural soils. However, the complex interactions occurring in soils, mediated by both soil components and soil organisms, are essential in bioavailability processes. Therefore, this paper is intended to highlight particularly the bioavailability of ENPs in soils. The potential release pathways of ENPs to soils are described and are faced with a lack of specific regulation and definitive nomenclature. This paper reviews a number of studies regarding ENP toxicological bioavailability on microorganisms and microfauna, mesofauna, and macrofauna inhabiting the soil, as well as on soil-plant systems. The paper especially discusses ENP behavior in soils that affect ENP bioavailability to the edaphic biota. Particular attention is paid to the factors regulating these processes [i.e., (1) ENP-dependent factors, (2) soil properties, and (3) soil components], focusing on organic matter.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations43
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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