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Enregistrement W2161705133 · doi:10.1080/15226514.2012.683209

UPTAKE AND TRANSLOCATION OF TI FROM NANOPARTICLES IN CROPS AND WETLAND PLANTS

2012· article· en· W2161705133 sur OpenAlexaboutno aff
Donna L. Jacob, Joshua D. Borchardt, Navaratnam Leelaruban, Marinus L. Otte, Achintya N. Bezbaruah

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Phytoremediation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of General Medical SciencesDirectorate for Biological SciencesNorth Dakota State University
Mots-clésEnvironmental scienceChromosomal translocationPhytoremediationWetlandAgronomyBiologyHeavy metalsEnvironmental chemistryChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioavailability of engineered metal nanoparticles affects uptake in plants, impacts on ecosystems, and phytoremediation. We studied uptake and translocation of Ti in plants when the main source of this metal was TiO2 nanoparticles. Two crops (Phaseolus vulgaris (bean) and Triticum aestivum (wheat)), a wetland species (Rumex crispus, curly dock), and the floating aquatic plant (Elodea canadensis, Canadian waterweed), were grown in nutrient solutions with TiO2 nanoparticles (0, 6, 18 mmol Ti L(-1) for P. vulgaris, T. aestivum, and R. crispus; and 0 and 12 mmol Ti L(-1) for E. canadensis). Also examined in E. canadensis was the influence of TiO2 nanoparticles upon the uptake of Fe, Mn, and Mg, and the influence of P on Ti uptake. For the rooted plants, exposure to TiO2 nanoparticles did not affect biomass production, but significantly increased root Ti sorption and uptake. R. crispus showed translocation of Ti into the shoots. E. canadensis also showed significant uptake of Ti, P in the nutrient solution significantly decreased Ti uptake, and the uptake patterns of Mn and Mg were altered. Ti from nano-Ti was bioavailable to plants, thus showing the potential for cycling in ecosystems and for phytoremediation, particularly where water is the main carrier.

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)0,000
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 enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations129
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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