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Enregistrement W4413221985 · doi:10.1021/acs.estlett.5c00630

Biocalcification Induces the Preferential Settling of Small Buoyant Microplastics in Freshwater

2025· article· en· W4413221985 sur OpenAlexaff
Yang Li, Dongyu Xu, Ke Sun, Baoshan Xing, Bo Gao

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensWater Security Agency
Organismes subventionnairesNational Science Fund for Distinguished Young ScholarsChina Institute of Water Resources and Hydropower ResearchNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMicroplasticsSettlingEnvironmental scienceOceanographyFisheryBiologyGeologyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The vertical transport of microplastics (MPs) in freshwater is poorly understood. In this study, the effects of biocalcification on the settling behavior of buoyant MPs in the presence of Microcystis aeruginosa and Ca 2+ were investigated via incubation experiments. Here, we show that the formation of biogenic calcite on the surface of MPs resulted in an increase in density and, subsequently, the settling of MPs, with its effect varying significantly with the size and aging of MPs. Specifically, biogenic calcite preferentially facilitated the sinking of smaller MPs compared to larger ones, mainly due to their different adsorption affinities for extracellular polymeric substances (EPS), which provide nucleation sites for calcite. Notably, aging further enhanced this size-dependent settling of MPs, which was primarily attributable to differences in the selective binding of macromolecules in EPS. Compared to the pristine MPs, the aged ones tend to acquire more polar macromolecules from EPS, which resulted in greater complexation interactions between the MPs and Ca 2+ and consequently increased biogenic calcite precipitation and enhanced settling of MPs. The findings of this study highlight the importance of biogenic calcite-mediated settling of MPs in freshwater environments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,193
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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