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Enregistrement W2071044067 · doi:10.1371/journal.pone.0042663

Assessing the Impact of Copper and Zinc Oxide Nanoparticles on Soil: A Field Study

2012· article· en· W2071044067 sur OpenAlexafffund
Daniel M. Collins, Todd P. Luxton, Niraj Kumar, Shreya Shah, Virginia K. Walker, Vishal Shah

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Environmental Protection AgencyNational Science Foundation
Mots-clésZincRhizosphereEnvironmental chemistryEcosystemMicrobial population biologyLeaching (pedology)CopperPollutantSoil PollutantsChemistrySoil waterEnvironmental scienceEcologySoil contaminationSoil scienceBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is not known if the annual production of tonnes of industrial nanoparticles (NPs) has the potential to impact terrestrial microbial communities, which are so necessary for ecosystem functioning. Here, we have examined the consequences of adding zero valent copper and zinc oxide NPs to soil in pots that were then maintained under field conditions. The fate of these NPs, as well as changes in the microbial communities, was monitored over 162 days. Both NP types traveled through the soil matrix, albeit at differential rates, with Cu NPs retained in the soil matrix at a higher rate compared to ZnO NPs. Leaching of Cu and Zn ions from the parent NPs was also observed as a function of time. Analysis of microbial communities using culture-dependent and independent methods clearly indicated that Cu and ZnO NPs altered the microbial community structure. In particular, two orders of organisms found in rhizosphere, Flavobacteriales and Sphingomonadales, appeared to be particularly susceptible to the presence of NPs. Together, the migration of NPs through soil matrix and the ability of these potential pollutants to influence the composition of microbial community in this field study, cannot help but raise some environmental concerns.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations170
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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