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Enregistrement W4403400572 · doi:10.3390/environments11100222

Chemical Characteristics of Zirconium Chloride and Zirconium Oxide Nanoparticles Driving Toxicity on Lemna minor

2024· article· en· W4403400572 sur OpenAlexaff
David Dewez

Notice bibliographique

RevueEnvironments · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeochemistry and Elemental Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZirconiumBioaccumulationToxicityChemistryNanotoxicologyEnvironmental chemistryLemna minorAcute toxicityChlorideNuclear chemistryNanoparticleInorganic chemistryMaterials scienceAquatic plantNanotechnologyOrganic chemistryBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing global production and utilization of zirconium (Zr) compounds, including zirconium chloride (ZrCl4) and zirconium oxide nanoparticles (NPs-ZrO2), raises concerns about their potential environmental impact. This study investigated the toxicity mechanisms of ZrCl4 and NPs-ZrO2 on the aquatic plant Lemna minor. The physicochemical properties of NPs-ZrO2 in the test medium were characterized, revealing concentration-dependent changes in the hydrodynamic diameter, zeta potential, and solubility over time. The analysis of Zr speciation showed the predominance of Zr(OH)4(aq) species from ZrCl4. Plants of L. minor exposed to ZrCl4 and NPs-ZrO2 exhibited differential Zr bioaccumulation, growth inhibition, oxidative stress, and antioxidant responses. ZrCl4 induced a higher toxicity than NPs-ZrO2, with bioaccumulation strongly correlating with adverse effects. The differential toxicity impact between these two Zr-compounds was also determined by the lowest observed-effect doses for growth and biochemical parameters. The scanning electron microscopy coupled with energy-dispersive X-ray spectroscopy confirmed internalization of NPs-ZrO2 and Zr uptake in the L. minor plant. Therefore, these findings highlighted the importance of chemical speciation, environmental transformations, and biological responses in assessing the ecological impact of Zr-compounds for effective risk assessment and management strategies for protecting aquatic ecosystems.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0010,000

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 GPT0,181
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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