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Record W1200020433 · doi:10.71781/11931

Effets des nanoparticules d'argent sur les processus enzymatiques des sols

2012· dissertation· fr· W1200020433 on OpenAlexaboutno aff
Caroline Peyrot

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2012
Typedissertation
Languagefr
FieldMaterials Science
TopicNanoparticles: synthesis and applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les nanomatériaux sont de plus en plus présents dans les produits consommables du quotidien. L’argent est le métal le plus utilisé en nanotechnologie pour ses propriétés antimicrobiennes. Par différentes voies d’entrée, les nanoparticules d’argent (nAg) se retrouvent dans l’environnement en quantité significative, notamment dans les sols suite à la valorisation agricole des biosolides municipaux. Il est prévu qu’une interaction négative sur la communauté microbienne terrestre ait des répercussions sur la fertilité du sol et les processus biogéochimiques. Les mesures de l’activité enzymatique ont déjà montré leur efficacité et leur sensibilité dans la détection d’une perturbation physique et chimique du sol. Les effets potentiels des nAg sur l’écosystème terrestre ont été évalués en mesurant l’activité des enzymes β-D-glucosidase (EC 3.2.1.21), leucine-aminopeptidase (EC 3.4.11.1), phosphomonoesterase (EC 3.1.3) et arylsulfatase (EC 3.1.6.1) intervenant dans les cycles des éléments essentiels C, N, P et S, respectivement. L’activité enzymatique est mesurée à l’aide d’une technique basée sur la fluorescence qui requière des substrats synthétiques liés à un fluorophore. Un sol de type sableux a été échantillonné au Campus Macdonald de l’Université McGill (Sainte-Anne-de-Bellevue, Qc) puis exposé aux nAg (taille ~20 nm) ou à la forme ionique Ag+ (Ag-acetate) à des concentrations nominales de 1,25 × 10-3, 1,25 × 10-2, 0,125, 1,25, 6,25 et 31,25 mg Ag kg-1 sol. De plus, le rôle de la matière organique (MO) a été évalué en effectuant un amendement du sol avec un compost de feuilles. Pour mieux comprendre les effets observés, des analyses de spéciation de l’Ag ont été réalisées. Les concentrations en Ag dissous ont été déterminées après filtration à travers des membranes de 0,45 µm ou de 3 kDa (~1 nm, ultrafiltration) pour séparer la phase particulaire des ions dissous. De façon générale, une inhibition de l’activité enzymatique a été observée pour les 4 enzymes en fonction de l’augmentation de la concentration en Ag (totale et dissoute) mais elle est significativement moins importante avec l’ajout de la MO. Les résultats suggèrent que l’inhibition de l’activité des enzymes aux faibles expositions aux nAg est due aux nanoparticules puisqu’une très faible fraction des nAg est réellement dissoute et aucun effet significatif n’a été observé pour les sols traités à des concentrations similaires en Ag+. Par contre, les effets mesurés aux concentrations plus élevées en nAg sont semblables aux expositions à l’Ag+ et suggèrent un rôle de l’Ag colloïdale dans l’inhibition du processus enzymatique des sols.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.004

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.077
GPT teacher head0.331
Teacher spread0.255 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes1
Has abstractyes

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