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Enregistrement W2478649924 · doi:10.1061/9780784414088.ch19

Nano-Ecotoxicology of Natural and Engineered Nanomaterials for Different Ecosystems

2015· book-chapter· en· W2478649924 sur OpenAlexaff
Krishnamoorthy Hegde, Rachna Goswami, Saurabh Jyoti Sarma, Satinder Kaur Brar

Notice bibliographique

RevueAmerican Society of Civil Engineers eBooks · 2015
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcotoxicologyGenotoxicityEcotoxicityEnvironmental chemistryNanotoxicologyEnvironmental scienceChemistryToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter discusses the ecotoxicology of nanomaterials (NMs), including that of engineered nanomaterials (ENMs) and engineered nanoparticles (ENPs), and the impact of nanotechnology on different ecosystems. Ecotoxicology is a multidisciplinary field that integrates toxicology and ecology and studies the effects of toxic chemicals on biological organisms. This approach predicts the effects of NMs on organisms to identify the most efficient and effective action to prevent or remediate any detrimental effect. The chapter describes some important recent research outcomes on the ecotoxic effects of some ENPs. Current understanding about the mechanisms of genotoxicity of nanoparticles is predominantly based on genotoxicity investigations performed with the particulate carcinogen quartz and poorly soluble particles of low toxicity such as carbon black and titanium dioxide. The chapter also describes common tests used in current genotoxic study of ENPs.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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