Reframing microplastics as a ligand for metals reveals that water quality characteristics govern the association of cadmium to polyethylene
Notice bibliographique
Résumé
Environmental characteristics including water quality and sediment properties alter the hazard that metals pose to aquatic systems by governing the speciation and partitioning of metals between water, sediment, and biotic ligands; however, alternate ligands are being introduced into aquatic systems through anthropogenic activity. Microplastics are a ligand on which metals interact through adsorption to the plastic surface. It remains unknown what factors determine the amount of metal bound to microplastic. Using a combination of laboratory experiments and machine learning, we tested a suite of eighteen environmental parameters (inclusive of both water and sediment) to understand how they influence association of cadmium to a representative microplastic, polyethylene. From this, we developed and tested a predictive model that outlines the characteristics that favour the association of cadmium to microplastic. Alkalinity, humification index of dissolved organic matter, and pH (all of which are water quality characteristics) were the three factors determining the proportion of cadmium adsorbed to plastics. These results align with other predictive models, such as the Biotic Ligand Model in demonstrating the governance of metal behaviour by water quality characteristics. To assess the relationship of the amount of cadmium bound to microplastic and cadmium uptake, an exposure was completed in which fathead minnows (Pimephales promelas) were acclimated to environments representing each of the potential outcomes of the model. The uptake of cadmium was not significantly different between groups, indicating that the stress of alterations to water quality may be a confounding factor in determining the exposure risk of microplastics and cadmium.
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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 ».