Atmospheric particulate matter from an industrial area as a source of metal nanoparticle contamination in aquatic ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution legislation and control worldwide is based on the size of particulate matter (PM) to evaluate the effects on environmental and human health, in which the small diameter particles are considered more dangerous than larger sizes. This study investigates the composition, stability, size and dispersion of atmospheric settleable particulate matter (SePM) in an aqueous system. We aimed to interrogate the changes in the physical properties and characteristics that can contribute to increased metal uptake by aquatic biota. Samples collected in an area influenced by the steel and iron industry were separated into 8 fractions (425 to ≤10 μm) and analysed physically and chemically. Results from ICP-MS and X-ray showed that the PM composition was mainly hematite with 80% of Fe, followed by Al, Mn and Ti. Among 27 elements analysed we found 19 metals, showing emerging metallic contaminants such as Y, Zr, Sn, La, Ba and Bi. Scanning electron microscopy (SEM) showed that SePM fractions are formed by an agglomeration of nanoparticles. Furthermore, dynamic light scattering (DLS), zeta potential and nanoparticle tracking analysis (NTA) demonstrated that SPM were dissociated in water, forming nanoparticles smaller than 200 nm, which can also contribute to water pollution. This study highlights that SePM contamination may be substantially higher than expected under that allowed in atmospheric regulatory frameworks, thereby extending their negative effect to water bodies upon settling, which is an underexplored area of our knowledge. We therefore provide important insights for future investigations on safety regulations involving SePM in the environment, indicating the need to revise the role of SePM, not solely associated with air pollution but also considering their deleterious effects on water resources.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».