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Enregistrement W4313562042 · doi:10.3389/fenvs.2022.1107005

Detection of silver nanoparticles inside leaf of European beech (Fagus sylvatica L.)

2023· article· en· W4313562042 sur OpenAlexaff
Paula Ballikaya, José Marı́a Mateos, Ivano Brunner, Andres Kaech, Paolo Cherubini

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSwiss Federal Institute for Forest, Snow and Landscape ResearchUniversität ZürichSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésBeechFagus sylvaticaSilver nanoparticleNanoparticlePenetration (warfare)Palisade cellBotanyMaterials scienceParticle (ecology)Scanning electron microscopeChemistryNanotechnologyBiologyComposite materialEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a greenhouse experiment, silver nanoparticles (Ag-NPs) were applied on European beech (Fagus sylvatica L.) leaves using the droplet application method. Scanning electron microscopy (SEM) analyses showed that after 24 h silver nanoparticles were mostly present in aggregates or as single particles on the surface of the leaf, surrounding or covering the stomata. Analyses of cross sections of the leaf revealed that some silver nanoparticles were adhering to the cell walls of the mesophyll and palisade cells, most likely after penetration into the leaf through the stomata as particles and not as Ag ions. Our preliminary results showed evidence of foliar uptake of silver nanoparticles in European beech. This opens new insights on the ability of trees to take up solid nanosized particles, eventually contained in raindrops, through their leaves, and potentially transport them to other parts of the tree. This study would be helpful for investigating the role of trees in atmospheric ultrafine particle mitigation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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