Biodynamics and Environmental Concentrations of the Platinum Group Elements in Freshwater Systems
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Growing reliance on platinum group elements (PGEs) as critical minerals for emerging technologies raises concerns regarding their ecotoxicological behavior. We studied their environmental fate in various inorganic and biological matrices from Canada using ICP-MS/MS analysis. Our findings confirmed previously published rhodium, palladium, and platinum concentration gradients from road dust to sediments, soils, and water, but differed from the literature reporting high biological contamination, which was not observed in our study. We also conducted experiments using a predator–prey model by exposing Chaoborus americanus to PGE mixtures for 24 h and to contaminated prey ( Daphnia magna ) for 8 days, followed by a 3-day excretion period. We estimated water uptake rate constants ( k uw = 1.6–3.5 mL g –1 d –1 ), assimilation efficiencies (AEs = 0.024–32.2%), and efflux rate constants ( k e = 0.51–0.69 d –1 ) for four PGEs. Overall, Chaoborus showed poor bioaccumulation and low trophic transfer of the PGEs, which were rapidly excreted. Experimental results supported low detection of PGEs in wild organisms, underscoring the need for caution when interpreting studies reporting high PGE levels in biological matrices. Nonetheless, this study improves our understanding of the PGEs’ environmental fate, revealing correlations with several quantitative ion character–activity relationships (QICARs) and highlighting chemical bond softness (σ Parr ) as a predictor of biological assimilation and excretion.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».