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Enregistrement W4389943859 · doi:10.1002/exp.20230018

Catalytic and biocatalytic degradation of microplastics

2023· article· en· W4389943859 sur OpenAlexafffund
Mohamad Zandieh, Erin Griffiths, Alexander Waldie, Shuhuan Li, John F. Honek, Fereidoun Rezanezhad, Philippe Van Cappellen, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueExploration · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGlobal Water FuturesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésMicroplasticsContext (archaeology)Environmental scienceDegradation (telecommunications)PollutantBiochemical engineeringPollutionEnvironmental chemistryChemistryEcologyComputer scienceBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, there has been a surge in annual plastic production, which has contributed to growing environmental challenges, particularly in the form of microplastics. Effective management of plastic and microplastic waste has become a critical concern, necessitating innovative strategies to address its impact on ecosystems and human health. In this context, catalytic degradation of microplastics emerges as a pivotal approach that holds significant promise for mitigating the persistent effects of plastic pollution. In this article, we critically explored the current state of catalytic degradation of microplastics and discussed the definition of degradation, characterization methods for degradation products, and the criteria for standard sample preparation. Moreover, the significance and effectiveness of various catalytic entities, including enzymes, transition metal ions (for the Fenton reaction), nanozymes, and microorganisms are summarized. Finally, a few key issues and future perspectives regarding the catalytic degradation of microplastics are proposed.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,220
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

Citations64
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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