Electrospray-dynamic mobility analysis for characterization of engineered nanomaterials in aqueous samples
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the behavior and fate of engineered nanomaterials (ENMs) released to the environment requires measurement of their physicochemical properties in relevant media. Specialized instrumentation is required to be able to detect their changes in physicochemical characteristics (such as agglomeration and dissolution) as ENMs move from the manufactured state to the exposure pathway and ultimately interact with biological systems. This study combined electrospray with dynamic mobility analysis (ES-DMA) for characterizing ENMs in dispersions. The capability of this approach to measure different size ranges of silica, gold, silver and cerium dioxide nanoparticles in dispersions was evaluated. The proposed approach was found to be capable of accurately characterizing nanoparticle size and size distributions in monomodal, polymodal and polydispersed samples. The capability of ES-DMA to resolve polymodal nanoparticle size distributions over a wide size range (from 6 to 217 nm) in a single run facilitates the detection of aggregation/agglomeration processes. Results obtained using ES-DMA were compared with those using single particle inductively-coupled plasma mass spectrometry (SP-ICP-MS). Measurements of particle size and size distribution obtained using ES-DMA compared well with reference values and with results obtained using SP-ICP-MS, showing that this technique is capable of reliable characterization of dispersed ENMs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».