Environmental applications and risks of nanomaterials: An introduction to CREST publications during 2018–2021
Notice bibliographique
Résumé
Nanomaterials (NMs) possess many unique properties that are increasingly used in environmental applications. Twenty-six articles in Critical Reviews in Environmental Science and Technology (CREST) from 2018 to 2021were identified that enhance our understanding and provide insight about future research directions with NMs in the environment. The first section focuses on environmental applications of NMs, including sensors to detect contaminants and environmental conditions, novel membrane materials to treat water and wastewater, and nano-enabled remediation of contaminants by adsorption, photocatalytic degradation, and/or disinfection. The second section reports on risks and the fate of NMs in the environment, including mechanisms and models of environmental transport, the role of nanoscale heterogeneities on particle attachment, and contaminant associations and ecotoxicity. The final section discusses research pertaining to emerging applications and ecotoxicity associated with nanosulfur and nanoplastics. This virtual article collection demonstrates that recent nanotechnology advances show great promise for addressing many critical challenges in environmental science and technology. However, many of these studies have been conducted under highly idealized laboratory conditions and still need to be upscaled. Caution is warranted and new approaches are still needed to detect and control the mobility of NMs, and to quantify potential impacts on ecosystems under realistic field conditions.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».