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Enregistrement W2736149038 · doi:10.1021/acs.jpca.7b03426

ATR-FTIR and Flow Microcalorimetry Studies on the Initial Binding Kinetics of Arsenicals at the Organic–Hematite Interface

2017· article· en· W2736149038 sur OpenAlexafffund
Arthur Situm, Md. Abdur Rahman, Nicholas Allen, Nadine Kabengi, Hind A. Al‐Abadleh

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry A · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesOffice of ScienceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceWilfrid Laurier University
Mots-clésArsenateChemistryHematiteAdsorptionIsothermal microcalorimetryInorganic chemistryFourier transform infrared spectroscopyOxalateCarboxylateKineticsArsenicOrganic chemistryChemical engineeringMineralogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The environmental fate of arsenic compounds depends on their surface interactions with geosorbents that include clays, metal oxides, and natural organic matter (NOM). While a number of batch studies reported that NOM inhibits the uptake of arsenicals, it remains unclear how different classes of organic functional groups affect their binding mechanisms. We report herein the adsorption kinetics of arsenate and dimethylarsinic acid (DMA) with hematite nanoparticles pre-exposed to three types of low molecular weight organics: citrate, oxalate, and pyrocatechol as representatives to the majority of reactive organic functional groups in NOM. These studies were conducted using attenuated total internal reflection Fourier transform infrared spectroscopy (ATR-FTIR) and flow microcalorimetry at pH 7 with an emphasis on the role that electrolytes (KCl, NaCl, and KBr) play in the adsorption process. Results show that (1) negatively charged carboxylate versus hydrophobic phenyl groups influence amounts and initial rates of arsenicals adsorption on hematite nanoparticles to varying degrees depending on the type of complexes they form, (2) the type of electrolytes affects initial adsorption rate of DMA to a greater extent than arsenate when oxalate is present on the surface, and (3) the extent of organics retention by hematite nanoparticles is influenced by the type of the desorbing agent.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,241

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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