Assessment of toxicity and electrochemical sensing of arsenic in aqueous sources
Notice bibliographique
Résumé
A variety of contaminants present in potable water, including heavy metals, cause numerous health hazards. Arsenic (As) is studied as one of the chief heavy elements hazardous to human beings and other categories of life. Arsenic as a natural constituent of the earth’s crust is present in mineral rocks, which are deposited through various natural processes. Moreover, arsenic is also added to groundwater anthropogenically through the burning of fossil fuels, arsenical agrochemicals, wood preservatives and so on. Arsenic (III) (As III ) and arsenic (V) (As V ) are toxic inorganic forms in aqueous solution and are responsible for cancer, arsenicosis, vascular diseases and toxicity related to genes, cells, epidemiology and so on. In view of these problems, it is necessary to detect and decontaminate arsenic contamination in potable water. In this paper, brief descriptions are given of the most significant electrochemical methods, due to their advantages such as robustness, speed, accuracy and simplicity. Moreover, techniques such as differential pulse voltammetry, square-wave voltammetry (SWV), stripping chronopotentiometry, anodic stripping voltammetry and cyclic voltammetry (CV) have kept the electrochemical method as a diverse and advanced technique for the sensing process. Furthermore, details of the determination and decontamination of arsenic in potable water through an electrochemical process with a particular focus on SWV and CV are discussed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».