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Enregistrement W4388912298 · doi:10.3390/biology12121456

Robinia pseudoacacia L. (Black Locust) Leaflets as Biomonitors of Airborne Microplastics

2023· article· en· W4388912298 sur OpenAlexaff
Mehriban Jafarova, Lisa Grifoni, Monia Renzi, Tecla Bentivoglio, Serena Anselmi, Aldo Winkler, Luigi Antonello Di Lella, Lilla Spagnuolo, Julian Aherne, Stefano Loppi

Notice bibliographique

RevueBiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesMinistero dell'Università e della Ricerca
Mots-clésRobiniaBioaccumulationLocustEnvironmental chemistryBiologyFood scienceChemistryBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here we investigate the suitability of Robinia pseudoacacia L. (black locust) leaflets as a novel biomonitor of airborne microplastics (MPs) including tyre wear particles (TWPs). Leaflets were collected from rural roadside locations (ROs, n = 5) and urban parks (UPs, n = 5) in Siena, Italy. MPs were removed by washing, identified by stereomicroscope, and analysed for polymer type by Fourier transform infrared spectroscopy. Daily MP deposition was estimated from leaf area. The mass magnetic susceptibility and the bioaccumulation of traffic-related potentially toxic elements (PTEs) were also analysed. The total number of MPs at ROs was significantly higher at 2962, dominated by TWPs, compared with 193 in UPs, where TWPs were not found. In contrast, total microfibres were significantly higher in UPs compared with ROs (185 vs. 86). Daily MP deposition was estimated to range from 4.2 to 5.1 MPs/m2/d across UPs and 29.9–457.6 MPs/m2/d across ROs. The polymer types at ROs were dominated by rubber (80%) from TWPs, followed by 15% polyamide (PA) and 5% polysulfone (PES), while in UPs the proportion of PES (44%) was higher than PA (22%) and polyacrylonitrile (11%). The mean mass magnetic susceptibility, a proxy of the bioaccumulation of traffic-related metallic particles, was higher at ROs (0.62 ± 0.01 10–8 m3/kg) than at UPs (–0.50 ± 0.03 10–8 m3/kg). The content of PTEs was similar across sites, except for significantly higher concentrations of Sb, a tracer of vehicle brake wear, at ROs (0.308 ± 0.008 µg/g) compared with UPs (0.054 ± 0.006 µg/g). Our results suggest that the waxy leaflets and easy determination of surface area make Robinia an effective biomonitor for airborne MPs including TWPs.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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