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Enregistrement W4390056080 · doi:10.20517/wecn.2023.60

Simple detection of polystyrene nanoparticles and effects in freshwater mussels: method development and <i>in situ</i> application to urban pollution

2023· article· en· W4390056080 sur OpenAlexafffund
François Gagné, Maxime Gauthier, C. André

Notice bibliographique

RevueWater Emerging Contaminants & Nanoplastics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésContaminationEnvironmental chemistryMusselPollutionSalting outChemistryEnvironmental scienceChromatographyBiologyFisheryAqueous solutionEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ubiquity of plastics in environments worldwide is raising concerns about their toxicity to organisms. The purpose of this study was to investigate simple means to determine the exposure and effects of nanoplastics (NPs) in the freshwater mussels Elliptio complanata (E. complanata ). NP tissue levels were determined using a plasmonic nanogold sensor probe and effects were determined using the refractive index (RI) and thiol-reaction rates (TRR) in protein-dense tissue extracts. This method was adapted to quantitatively measure the concentration of NPs in tissues using a salting-out extraction in the presence of acetonitrile (ACN). Concentrated solutions of albumin were first spiked with NPs to evaluate changes in RI and TRR to determine crowding effects. The data revealed that NPs readily decreased the RI and TRR in albumin in vitro . These three simple assays were then applied on freshwater mussels caged for 3 months at various sites in a largely populated area. Mussels downstream of the city center and found at the street runoff discharge sites were highly contaminated by NPs and the RI and TRR were also reduced. In conclusion, simple and readily accessible assays to assess the NP contamination based on a visual nanogold sensor technology, and the effects of plastics are proposed for freshwater mussels.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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