Characterization of the fate of primary and re-precipitated silver nanoparticles in lake water model systems
Notice bibliographique
Résumé
The increasing use of silver nanoparticles (nAg) in products and associated releases to the environment necessitates a thorough understanding of the environmental fate and transformations of these potentially toxic nanomaterials to inform environmental risk assessments. Herein, the physical and chemical transformations of nAg in natural lake water samples were investigated. Lake water systems containing filtered and unfiltered lake water (FLW and UFLW) were spiked with 80 nm polyvinylpyrrolidone-coated nAg (nAgpristine) at 6 μg/L and were maintained under quiescent or mixed conditions in the dark for up to 44 days. Aliquots withdrawn from the water column contained smaller re-precipitated nAg (r-nAg, diameter ∼26 nm) formed by precipitation of Ag+ released by oxidative dissolution of nAgpristine. The number concentrations of r-nAg and nAgpristine were comparable. In FLW, agglomerates of r-nAg and the partially dissolved nAgpristine were formed under quiescent conditions and their settling accelerated after 14 days, but no settling occurred in the mixed systems. In UFLW, heteroagglomerates of r-nAg and the partially dissolved nAgpristine with natural colloids formed and induced sedimentation in both quiescent and mixed systems. A fraction of the r-nAg formed and the larger (>40 nm) or primary n-Ag (comprised of partially dissolved nAgpristine and its agglomerates with r-nAg or itself) were persistent in the water column for several weeks. Under quiescent conditions, more p-nAg remained suspended in FLW (15.7%, relative to number of nAgpristine dosed) than in UFLW (5.9%), whereas more r-nAg persisted in UFLW (2.6%) than in FLW (0.6%). Thus, the size distributions and fractions of nAg persisting in the water column can change significantly depending on water chemistry and mixing conditions.
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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) | 0,000 | 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 ».