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Enregistrement W2967529931 · doi:10.1021/acsearthspacechem.9b00132

Ice Nucleation of Model Nanoplastics and Microplastics: A Novel Synthetic Protocol and the Influence of Particle Capping at Diverse Atmospheric Environments

2019· article· en· W2967529931 sur OpenAlexafffund
Mainak Ganguly, Parisa A. Ariya

Notice bibliographique

RevueACS Earth and Space Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesEnvironment CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicroplasticsNucleationIce nucleusChemical engineeringParticle (ecology)PhenanthreneNanoparticleParticle sizeChemistryMaterials scienceEnvironmental chemistryNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about airborne atmospheric aerosols containing emerging contaminants such as nano- and microplastics. A novel, minimum energy usage, synthetic protocol of plastic micro/nanoparticles was herein developed. Stable plastic hydrosols were synthesized and characterized using three different types of plastics. The ice nucleation efficiency (INE) was investigated in both normal and synthetic seawater to mimic environmental ice nucleation. Among the three tested plastic precursors (low-density polyethylene, high-density polyethylene, and polypropylene), polypropylene produced the highest particle density with narrow particle size distribution. The change of size, shape, surface charge, and electronic behavior of the plastic nano- and microparticles accounted for the altered INE. The effects of environmental factors such as particle acidity and temperature on ice nucleation were also examined. An increase in pH increased INE due to an increased particle density (number of particles per unit volume), whereas increased temperature decreased INE significantly due to aggregation (attaching particles to produce a larger particle). Four types of capping were used on the surfaces of nano- and microplastics to investigate how the plastics act to nucleate ice when mixed with different particles. They include (a) ZnO as an emerging metal contaminant, (b) kaolin as a clay mineral, (c) HgCl2 as a toxic ionic water pollutant, and (d) phenanthrene as a polycyclic aromatic hydrocarbon. Capping by ZnO and HgCl2 decreased the INE of plastic nano- and microparticles, whereas kaolin and phenanthrene enhanced INE significantly. The association of contaminants to micro- and nanoplastics changes INE likely due to water affinity, surface buckling, and lattice mismatch energy of ice, affecting ice nuclei formation processes. The observed differential physicochemical behaviors of nano- and microplastics, with and without co-contaminant cappings, provide further insights to understand natural environmental ice nucleation and precipitation events. Our work shows that future emissions of nano- and microplastics may become important for cloud formation and thus anthropogenic climate change.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations109
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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