Quantification of microplastics in complex environmental matrices using a tiered approach with modulated differential scanning calorimetry (MDSC)
Notice bibliographique
Résumé
The widespread presence of microplastics (MPs) in biosolids raises significant concerns, primarily because biosolids are commonly used as fertilizers in soil, where MPs can accumulate, disrupt soil health and microbial activity, and potentially enter the food chain. Accurate quantification of MPs in biosolids and soil remains challenging due to their low concentrations, aging-induced property variations, and complex biosolid matrices. To address these challenges, modulated differential scanning calorimetry (MDSC), a high-sensitivity, low-detection limit, and cost-effective thermal analysis approach, was employed to quantify MPs in complex biosolid matrices. Using micron-sized polyethylene (PE), polypropylene (PP), polyamide 6 (PA6), and polyethylene terephthalate (PET) spiked into biosolid matrices, MPs were quantified based on the enthalpies generated from the melting peaks. MDSC exhibited 1.4-2.5 times higher sensitivity than conventional DSC, with a theoretical limit of quantification (LOQ) as low as 7 μg/g. An averaged recovery of 93 ± 20% for four micron-sized plastics from three different sources using MDSC demonstrated good accuracy, confirming its reliability. To highlight its applicability to real-world samples, a tiered workflow incorporating MDSC, Raman spectroscopy, and thermogravimetric analysis (TGA) was employed to identify and quantify MPs in biosolids. These findings indicate that MDSC, especially when combined with complementary techniques, is a sensitive and accurate method for identifying and quantifying MPs in complex matrices.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».