Toxicokinetics Explain Differential Freshwater Ecotoxicity of Nanoencapsulated Imidacloprid Compared to Its Conventional Active Ingredient
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural applications of nanotechnologies necessitate addressing safety concerns associated with nanopesticides, yet research has not adequately elucidated potential environmental risks between nanopesticides and their conventional counterparts. To address this gap, we investigated the risk of nanopesticides by comparing the ecotoxicity of nanoencapsulated imidacloprid (nano-IMI) with its active ingredient to nontarget freshwater organisms (embryonic Danio rerio, Daphnia magna, and Chironomus kiinensis ). Nano-IMI elicited approximately 5 times higher toxicity than IMI to zebrafish embryos with and without chorion, while no significant difference was observed between the two invertebrates. Toxicokinetics further explained the differential toxicity patterns of the two IMI analogues. One-compartmental two-phase toxicokinetic modeling showed that nano-IMI exhibited significantly slower elimination and subsequently higher bioaccumulation potential than IMI in zebrafish embryos (dechorinated), while no disparity in toxicokinetics was observed between nano-IMI and IMI in D. magna and C. kiinensis . A two-compartmental toxicokinetic model successfully simulated the slow elimination of IMI from C. kiinensis and confirmed that both analogues of IMI reached toxicologically relevant targets at similar levels. Although nanopesticides exhibit comparable or elevated toxicity, future work is of utmost importance to properly understand the life cycle risks from production to end-of-life exposures, which helps establish optimal management measures before their widespread applications.
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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 ».