Detection of trace arsenic in drinking water: challenges and opportunities for microfluidics
Notice bibliographique
Résumé
Arsenic contamination of drinking water is a major global problem, with contamination in Bangladesh deemed most serious. Although the current World Health Organisation (WHO) maximum contamination limit (MCL) for arsenic in drinking water is 10 μg L−1, due to practical and economic constraints, the standard limit in Bangladesh and many other developing nations is 50 μg L−1. We propose that an ideal arsenic sensor, designed for routine monitoring, will have five essential qualities: sensitivity and selectivity for arsenic; speed and reliability; portability and robustness; reduced health and environmental risks; and affordability and ease of use for local technicians. It is our opinion that many of these characteristics can be accentuated by microfluidic systems. We describe candidate colorimetric, electrochemical, biological, electrophoretic, surface-sensing, and spectroscopic methods for arsenic detection; and comment on their potential for portable microfluidic adaptation. We also describe existing developments in the literature towards the ultimate creation of microfluidic total analysis systems (μTASs) for arsenic detection. The fundamental purpose of this review is to highlight the need for better portable arsenic contamination detection, and describe how microfluidic technology may be developed to address this need.
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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 ».