Impact of pH on CdII partitioning between alginate gel and aqueous media
Notice bibliographique
Résumé
Environmental context. Biogels, such as those in cell walls or biofilm matrices, generally comprise negative structural charge which leads to accumulation of positively charged species, e.g. metal ions. The magnitude of the effective charge, and hence the local chemical speciation within the gel phase, is pH dependent. In situ speciation measurements in biogels, such as the model alginate studied in this work, offer a better estimate of bioavailable concentrations than does analysis of the surrounding aqueous medium. Abstract. Many microorganisms exist in a biogel-mediated micro-environment such as a cell wall or a biofilm, in which local concentrations of ionic nutrients and pollutants differ from those in the surrounding bulk medium. The local concentration is the relevant parameter for considerations of bioavailability. These modified concentrations arise as a consequence of the negative charges within biogels which may induce a Donnan potential inside the biogel phase. For metals, the net effect on the speciation within the biogel, relative to the bulk medium, is an enhancement of the concentration of free cations. Since the structural charge in the biogel arises from protolytic functional groups, the Donnan potential is pH dependent. Here we apply in situ voltammetry to measure the free metal ion concentration inside alginate gel as a function of pH. In the pH range 3 to 7, the speciation of CdII within this model biogel can be explained by specific binding to carboxylic functional groups and electrostatic binding resulting from the Donnan potential.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».