Occurrence and size distribution of silver nanoparticles in wastewater effluents from various treatment processes in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The occurrence of silver (Ag) in urban effluents is partly associated with the increasing use of silver nanoparticles (Ag NPs) as an antiseptic agent in various consumer products. Distinction among Ag forms must be taken into account in the assessment of exposure and toxicological effects to aquatic organisms. Wastewater treatment processes effectively remove Ag particles and colloids (mostly > 95%), but this still leaves notable concentrations (in order of ng/L) escaping to effluent-receiving waters. Total suspended Ag concentrations in various studied effluents ranged from 0.1 to 6 ng/L. The purpose of this study was then to measure and characterize Ag NPs in urban effluents for their concentrations and size distribution using the single particle ICP-MS technique (SP-ICP-MS). Wastewater influents and effluents from various treatment plants—from aerated lagoons to advanced treatment technology—were collected for three sampling days. Our results showed the presence of Ag NP in all samples with concentrations reaching 0.5 ng/L on a mass basis. However, on a particle number basis, Ag NP concentrations (expressed in particle/mL) in the 20–34-nm fraction (up to 3400 particles/mL) were much more abundant (> 700%) than in the > 35-nm larger fraction. The proportion of Ag at the nanoscale (1–100 nm) represents less than 8% of the total suspended Ag for all effluent samples, regardless of their origins. A significant correlation (linear regression: r 2 > 0.7) was observed between Ag NP and total suspended Ag concentrations in investigated effluents. Because Ag nanotoxicity is size dependent, the determination of size distribution and exposure concentration on a particle number basis is urgently needed for risk assessment of this class of nanoparticles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».