Assessing the Environmental Risk of Silver Nanoparticles in Aquatic Ecosystems
Notice bibliographique
Résumé
As well known, silver nanoparticles (AgNPs) are being increasingly used in many different sectors due to their particular biocidal characteristics.The existence of these substances in many day life products leads to the presence of AgNPs in different environmental compartments.In particular, the aquatic ecosystem is one of the reservoirs that receive more silver nanoparticles.The affectation of different living organisms by AgNPs has been proved through several studies.Therefore, in this paper a methodology to assess the risk of AgNP for the aquatic ecosystems is presented.The methodology is based on the fuzzy logic theory, which is a proved method to deal with variables that have associated uncertainty.This is the case of many of the variables related to the AgNPs.A selection of input and output variables has been carried out after a deep research.Once the variables are identified, the fuzzy inference systems can be established.From inputs such as the size, the shape and the coating of the AgNPs, it is possible to determine the toxicity.This variable together with the media concentration will provide the final assessment of risk.To prove this methodology, a case study based on an accident has been presented.The results show how the risk of AgNPs vary with the pollutant front advance, arriving to a high risk situation.This tool can be adapted to different situations and types of nanoparticles, making a very appropriate for the decision makers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».