Flowthrough Capture of Microplastics through Polyphenol‐Mediated Interfacial Interactions on Wood Sawdust
Notice bibliographique
Résumé
Nano-/microplastics accumulate in aquatic bodies and raise increasing threats to ecosystems and human health. The limitation of existing water cleanup strategies, especially in the context of nano-/microplastics, primarily arises from their complexity (morphological, compositional, and dimensional). Here, highly efficient and bio-based flowthrough capturing materials (bioCap) are reported to remove a broad spectrum of nano-/microplastics from water: polyethylene terephthalate (anionic, irregular shape), polyethylene (net neutral, irregular shape), polystyrene (anionic and cationic, spherical shape), and other anionic and spherical shaped particles (polymethyl methacrylate, polypropylene, and polyvinyl chloride). Highly efficient bioCap systems that adsorb the ubiquitous particles released from beverage bags are demonstrated. As evidence of removal from drinking water, the in vivo biodistribution of nano-/microplastics is profiled, confirming a significant reduction of particle accumulation in main organs. The unique advantage of phenolic-mediated multi-molecular interactions is employed in sustainable, cost-effective, and facile strategies based on wood sawdust support for the removal of challenging nano-/microplastics pollutions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».