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Enregistrement W2094078736 · doi:10.1289/ehp.117-a553a

Pesticides and Parkinson’s Disease: The Legacy of Contaminated Well Water

2009· letter· en· W2094078736 sur OpenAlexaff
Tina Adler

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Health Perspectives · 2009
Typeletter
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueElectrochemical Analysis and Applications
Établissements canadiensWorld Federation of Science Journalists
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPesticideWater contaminationContaminationParkinson's diseaseEnvironmental scienceEnvironmental healthContaminated waterToxicologyDiseaseEnvironmental chemistryMedicineBiologyChemistryEcologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanotechnology holds the promise of vastly expanding our ability to clean up hazardous waste sites and decontaminate polluted groundwater in situ.Polychlorinated biphenyls, organic solvents, petroleum products, arsenic, and many more contaminants are on the list that specifically engineered nanoparticles could rapidly remove from contaminated soil and water, saving billions of dollars that would have been spent on more expensive conventional remediation methods.These possibilitites are discussed in a review of field tests using nanomaterials [EHP 117:1823-1831; Karn et al.].However, the authors caution, our knowledge of the potential environmental and health hazards posed by these nanomaterials is in its infancy.In the United States alone there are hundreds of thousands of sites contaminated with hazardous wastes, with more than 1,200 requiring priority attention.Using traditional remediation technologies, such as pumping out and treating contaminated groundwater and removing contaminated soil, the job of cleaning up U.S. hazardous waste sites could take 35 years and $250 billion.The authors of this review, however, report on results showing that nanoscale zero-valent iron (nZVI) nanoparticles could dramatically reduce the time required to remediate soil and water as well as, according to one report, save 80-90% compared with conventional methods.Although tiny in diameter, the surface area of these iron-based nanoparticles reaches 20-40 m 2 /g.This relatively large surface area can greatly increase the particles' reactivity.Flowing with the groundwater they can spread out to react with pollutants, transforming them into safer compounds, including compounds that bacteria can break down.The authors provide many examples of how nZVIs, currently the nano materials most widely used for in situ remediation, produced measurable effects within days or, in some cases, hours.However, the authors also emphasize that we do not know much about the potential adverse effects of nanoparticles deployed into the environment-agents that could, for example, end up in our drinking water.Some nanomaterials have already been found to enter organisms.Might some be toxic or transport bound pollutants to places they might not other wise have gone?Can they be biomagnified?How do they affect living organisms?The authors point out that, although the environment is full of naturally occurring nanoparticles, manufactured nanoparticles may behave in unpredictable ways.They recommend that while we improve engineering applications using nanoparticles for in situ remediation, we also develop the analytical tools to enable the study of manufactured nanoparticles in the environment and increase research on the ecosystem effects of these materials. Adrian Burton is a biologist living in Spain

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0200,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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