MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2371771541

Sm and Dy Interaction with Dissolved Organic Matter (DOM) in Freshwater Measured by Ion-Selective Electrode and Fluorescence Quenching Analytical Techniques

2016· article· en· W2371771541 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandra Carvajal

Notice bibliographique

RevueScholars Commons (Wilfrid Laurier University) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluorescenceQuenching (fluorescence)Dissolved organic carbonIonChemistryElectrodeAnalytical Chemistry (journal)Environmental chemistryOpticsPhysicsPhysical chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the increased demand for lanthanide metals in various industries, companies are looking into mining of these metals in Northern Canada. The release of these metals into the environment may have adverse effect on aquatic ecosystems; thus, it is important to understand potential toxicological effects of lanthanides on aquatic organisms. One way to predict these effects is by using a Biotic Ligand Model (BLM). Although incorporation of lanthanides into the model will require a substantial amount of future research, initial studies into speciation and toxicity can provide a useful basis for future reference. There are two main objectives to this thesis; (1) development and validation of analytical techniques for measurement of lanthanide speciation, (2) application of these techniques to assess the metal binding to dissolved organic matter (DOM) of variable sources. The techniques that were tested are fluorescence quenching (FQ) and ionselective electrode (ISE), and the experiments were done with Sm and Dy, as representatives of light and heavy groups of lanthanides, with five DOM sources. Lanthanide binding by DOM was observed by both techniques with generally good agreement between methods, as shown by similar values of free metal concentrations reported by both speciation techniques. These values were within one log unit of each other, and a large portion of them was within 0.3 log units. ISE revealed presence of nonfluorescent ligands that are able to bind Sm; such ligands cannot be measured by FQ, as it relies on the fluorescence of ligands. Although ISE produced a more complete model, there were intrinsic issues associated with cation competition. Due to this limitation, ISE analysis was not possible on the samples containing high concentrations of dissolved salts. ii Generally, the binding of lanthanides with DOM could be characterized as medium to strong with values for binding constants (log K) ranging, for both techniques, from 5.08±0.17 to 6.78±0.0170, with binding capacities varying from 0.53±0.00030 μM/mg C to 12.±1.6 μM/mg C, with little differences between Sm and Dy. There is some DOM source dependence between the colour and the source of samples, measured by SAC340 and FI370. The darkest and more allochthonous DOM (Luther Marsh DOM source with SAC340 and FI370 of 38.88 and 1.05, respectively) is able to bind more metal, especially evident in FQ experiments. The sensitivity of speciation models is observed with respect to pH and pKsp values of hydroxide and carbonate solids. The stability of pH measurements is essential for the determination of lanthanide species for the models to be applied in toxicity studies. Additionally, understanding of solid formation and experimentally determined solubility products may provide a more realistic picture of how lanthanides tend to distribute between species in samples. A generally accepted speciation model used in toxicity tests analysis is Windermere Humic Aqueous Model (WHAM). Both FQ and ISE models were compared to WHAM. The model shows a dramatic overestimation of DOM and metal binding at low concentrations of metal compared to the ISE and FQ models. One of the main disadvantages of the WHAM modeling is that it does not incorporate precipitation for lanthanides; however, solid formation is shown to be an important part of lanthanide speciation. Further research into speciation of these metals is required, before this model can be applied in the BLM calculations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholars Commons (Wilfrid Laurier University)Même sujetAnalytical chemistry methods developmentTravaux en français237 207