Adsorption mechanism modeling using lead (Pb) sorption data on modified rice bran-insoluble fiber as universal approach to assess other metals toxicity
Notice bibliographique
Résumé
The binding capacity of Pb on modified rice bran-insoluble fibers RBIF-0.2, RBIF-1.25, and RBIF-2.0 (0.2%, 1.25%, and 2.0% H2SO4 with 1.25% KOH) having the variable specific surface area and cation-exchange capacity was evaluated. The Pb binding in terms of maximum binding capacity (BCmax) with RBIF increased with pH (2–7). However, the presence of sodium and calcium reduced the binding of Pb to RBIFs. Further, adsorption kinetics followed pseudo-second-order kinetic model when fitted to real Pb sorption data. However, sorption mechanism data (scanning electron microscopy images) were well fitted to Langmuir model instead of Freundlich and Dubinin–Radushkevich that suggests monomolecular adsorption of Pb to RBIF (<8 kJ/mol). Moreover, negative ΔG and positive ΔH of Pb2+ sorption confirmed the occurrence of spontaneous and endothermic process. The modeling of single-metal (Pb) data will be advantageous to use as a universal model for other heavy metals that will save the experimental costs. The data on all other heavy metals could be used with chosen models to elucidate their sorption mechanism to control the metallic-induced toxicity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».