Consistent elemental leaching profiles from waste smartphones in aquatic systems
Notice bibliographique
Résumé
• The release of 51 elements from end-of-life smartphones in river water is consistent. • The leaching of trace elements from newer models is limited because of coating. • Water chemistry, especially dissolved complexing ligands, affects leachability. • The emissions of tin nano- and micro-particles are of particular concern. As the manufacture of electronic devices escalates to meet the demands of an increasingly technology-driven society, the impact of electronic waste (e-waste) on the environment becomes more prominent as a global issue. In particular, end-of-life small electronics (e.g. smartphones, personal computers) that escape e-waste collection and recycling processes frequently become environmentally burdensome. This study assesses the leaching patterns of inorganic elements from smartphones of several generations in natural river waters with different chemistries. We classified 51 elements into seven clusters with consistent behaviours under different testing conditions. Their leaching behaviours were related to their abundance in electronic components and technologies employed on the electronics, such as coatings that temporarily isolate the components from environmental media. Water chemistry, especially the abundance of complexing organic ligands, can also increase elemental mobility and leachability. Additionally, scanning electron microscopy revealed the emission of tin nano- and micro-particles from soldering points. Tin is essential in phasing out lead in soldering technologies. Nevertheless, the emission of tin nanoparticles from modern smartphones is concerning, and further studies are required on their ecotoxicity. In summary, more stringent directives on regulating recycling centers globally are needed to minimize the environmental footprint of electronic waste.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».