Molecular Imprinting Polymer-Based Sensing of Neonicotinoids
Notice bibliographique
Résumé
Neonicotinoids are a novel class of insecticides that exhibit environmental persistence and off-target effects on both humans and ecosystems. Therefore, there is a need for sensitive and selective sensors to monitor concentrations of neonicotinoids in environmental water and soil systems. Molecularly imprinted polymer (MIP)-based sensors are an emerging technology with strong potential for reliable, sensitive, and selective detection of neonicotinoids. Moreover, MIPs are versatile and compatible with a wide range of analytical techniques, which can further enhance measurement capabilities in the development of practical and robust sensors. Despite this promise, many routes remain underexplored for neonicotinoid detection. This review reports on the current state of neonicotinoid chemical sensors and detection methods using MIPs and highlights potential applications of MIP-based approaches as cost-effective and easy-to-operate solutions for monitoring neonicotinoids. Recent sensors incorporating MIPs and electrochemical or optical techniques for neonicotinoid detection are described and compared. Approaches employing magnetic solid-phase extraction and quartz crystal microbalance are also discussed. Additionally, the influence of monomer choice for MIP synthesis, as well as the use of additives and nanomaterials for sensor construction and analyte detection, is reviewed. These methods may promote sustainability, reusability, ratiometric or simultaneous detection of neonicotinoids, and sensor portability for on-site monitoring.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».