A review of adsorbents engineered from biological materials developed to remediate estrogen pollution in the environment
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Rising concerns over anthropogenic impacts on the environment have increased environmental pollution and water quality research which have demonstrated widespread pollutants characteristics in their low concentrations and few government regulations. Pharmaceuticals are an important subcategory of emerging contaminant pollution which consists of natural and synthetic compounds. Steroids are a notable class of pharmaceutical pollutants due to their high binding affinities and activation of signaling cascades at low concentrations. The impacts of hormonal pollutants necessitate remediation solutions. Adsorption technologies are a favorable method of pollutant removal in research due to the ease of implementation, cost-effectiveness, and potential for environmental friendliness. Biologically derived adsorbent materials offer additional potential benefits of employing properties of biological materials, improving biocompatibility, and valorizing biomass. Hydrogels, biomass, and biochar are some of the most environmentally friendly adsorbents in pollution remediation research and there is a sizable base of publications detailing promising results of these materials. Thus, a review of recent publications of hydrogels, biomass, and biochar applied to adsorb estrogens, the largest class of steroid hormones, will allow their findings to be compared. Estrone (E1), estradiol (E2), estriol (E3), and ethinylestradiol (EE2) were focused on in literature alongside other less-researched hormones including prednisolone, progesterone, hydrocortisone, and dexamethasone. Removal efficiencies of E1, E2, EE2, and E3 by hydrogels ranged from 10 % to 93 %, removal efficiencies of E2 and EE2 with biomasses reached up to 99 % with tree bark, and biochar adsorption peaked in capacity of 233 mg/g of EE2 when synthesized from spent mushroom substrate.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».