On the Operational Aspects of Measuring Nanoparticle Sizes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticles are defined as elementary particles with a size between 1 and 100 nm for at least 50% (in number). They can be made from natural materials, or manufactured. Due to their small sizes, novel toxicological issues are raised and thus determining the accurate size of these nanoparticles is a major challenge. In this study, we performed an intercomparison experiment with the goal to measure sizes of several nanoparticles, in a first step, calibrated beads and monodispersed SiO₂ Ludox®, and, in a second step, nanoparticles (NPs) of toxicological interest, such as Silver NM-300 K and PVP-coated Ag NPs, Titanium dioxide A12, P25(Degussa), and E171(A), using commonly available laboratory techniques such as transmission electron microscopy, scanning electron microscopy, small-angle X-ray scattering, dynamic light scattering, wet scanning transmission electron microscopy (and its dry state, STEM) and atomic force microscopy. With monomodal distributed NPs (polystyrene beads and SiO₂ Ludox®), all tested techniques provide a global size value amplitude within 25% from each other, whereas on multimodal distributed NPs (Ag and TiO₂) the inter-technique variation in size values reaches 300%. Our results highlight several pitfalls of NP size measurements such as operational aspects, which are unexpected consequences in the choice of experimental protocols. It reinforces the idea that averaging the NP size from different biophysical techniques (and experimental protocols) is more robust than focusing on repetitions of a single technique. Besides, when characterizing a heterogeneous NP in size, a size distribution is more informative than a simple average value. This work emphasizes the need for nanotoxicologists (and regulatory agencies) to test a large panel of different techniques before making a choice for the most appropriate technique(s)/protocol(s) to characterize a peculiar NP.
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 découle