New Insights into Materials for Pesticide and Other Agricultural Pollutant Remediation
Notice bibliographique
Résumé
The increase in the world population and the intensification of agricultural practices have resulted in the release of several contaminants into the environment, especially pesticides and heavy metals. This article reviews recent advances in using adsorbent and catalytic materials for environmental decontamination. Different materials, including clays, carbonaceous, metallic, polymeric, and hybrid materials, are evaluated for their effectiveness in pollutant removal. Adsorption is an effective technique due to its low cost, operational simplicity, and possibility of adsorbent regeneration. Catalytic processes, especially those using metallic nanoparticles, offer high efficiency in degrading complex pesticides. Combining these technologies can enhance the efficiency of remediation processes, promoting a more sustainable and practical approach to mitigate the impacts of pesticides and other agricultural pollutants on the environment. Therefore, this review article aims to present several types of materials used as adsorbents and catalysts for decontaminating ecosystems affected by agricultural pollutants. It discusses recent works in literature and future perspectives on using these materials in environmental remediation. Additionally, it explores the possibilities of using green chemistry principles in producing sustainable materials and using agro-industrial waste as precursors of new materials to remove contaminants from the environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».