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Enregistrement W4414314706 · doi:10.1016/j.ijoes.2025.101182

Electrochemical approaches for detecting micro and nano-plastics in different environmental matrices

2025· article· en· W4414314706 sur OpenAlexaff
Dheeraj Kumar, Gaurav Bhardwaj, Riona Indhur, Lachi Wankhede

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Electrochemical Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSouth African Agency for Science and Technology AdvancementNational Research FoundationDurban University of Technology
Mots-clésMicroplasticsHuman healthElectrochemical gas sensorMolecularly imprinted polymerAmperometryEnvironmental monitoringMatrix (chemical analysis)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microplastics and nanoplastics are synthetic polymer particles < 5 mm and < 1 μm respectively, have emerged as ubiquitous environmental contaminants with significant implications for ecosystem and human health. Conventional detection methods including FTIR spectroscopy, Raman microspectroscopy, and pyrolysis-GC/MS face substantial limitations including poor spatial resolution, matrix interference, time-intensive analysis, and high costs that hinder widespread monitoring efforts. Electrochemical sensing strategies offer promising alternatives, leveraging the inherent properties of plastic particles through direct detection via particle collision, indirect detection of electroactive additives, and recognition-based approaches using surface modifications. These methods provide exceptional sensitivity with detection limits reaching nanomolar concentrations, rapid response times of seconds to minutes, and significant cost advantages over traditional techniques. Advanced electrode modifications incorporating nanomaterials, molecularly imprinted polymers, and biological recognition elements enhance selectivity and sensitivity for diverse environmental matrices including water bodies, food products, and biological samples. Portable electrochemical sensors enable real-time, on-site monitoring capabilities previously unattainable with laboratory-based methods. Despite challenges in selectivity, reproducibility, and matrix interference, emerging hybrid platforms integrating electrochemical detection with complementary techniques, machine learning algorithms, and automated systems demonstrate significant potential for revolutionizing microplastic monitoring. This review critically evaluates current electrochemical approaches, identifies key limitations, and outlines future research directions toward practical field-deployable sensors for comprehensive environmental surveillance.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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