Ecotoxicity of selected nano‐materials to aquatic organisms
Notice bibliographique
Résumé
Present knowledge concerning the ecotoxic effects of nano-materials is very limited and merits to be documented more fully. For this purpose, we appraised the toxicity of nine metallic nano-powders (copper zinc iron oxide, nickel zinc iron oxide, yttrium iron oxide, titanium dioxide, strontium ferrite, indium tin oxide, samarium oxide, erbium oxide, and holmium oxide) and of two organic nano- powders (fullerene-C60 and single-walled carbon nanotube or SWCNT). After a simple process where nano-powders (NPs) were prepared in aqueous solution and filtered, they were then bioassayed across several taxonomic groups including decomposers (bacteria), primary producers (micro-algae), as well as primary and secondary consumers (micro-invertebrates and fish). Toxicity data generated on the 11 NPs reflected a wide spectrum of sensitivity that was biological level-, test-, and endpoint-specific. With all acute and chronic tests confounded for these 11 NPs, toxicity responses spanned over three orders of magnitude: >463 mg/L (24 h LC50 of the invertebrate Thamnoplatyurus platyurus for fullerene-C60) / 0.3 mg/L (96 h EC50 of the invertebrate Hydra attenuata for indium tin oxide), that is a ratio of 1543. On the basis of the MARA (Microbial Array for Risk Assessment) assay toxic fingerprint concept, it is intimated that NPs may have different modes of toxic action. When mixed in a 1:1 ratio with a certified reference material (CRM) sediment, two solid phase assays and an elutriate assay, respectively, showed that five NPs (copper zinc iron oxide, samarium oxide, erbium oxide, holmium oxide, and SWCNT) were able to increase both CRM sediment toxicity and its elutriate toxicity. This initial investigation suggests that chemicals emerging from nanotechnology may pose a risk to aquatic life in water column and sediment compartments and that further studies on their adverse effects are to be encouraged.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».