Development of selenium-doped polystyrene microplastics and nanoplastics as proxies for environmental research
Bibliographic record
Abstract
La contamination plastique dans l'environnement génère des particules plastiques de taille micro- et nanométrique (MNPs) par divers processus de dégradation, tels que l'irradiation solaire, la dégradation mécanique et les fluctuations saisonnières. Les MNPs peuvent être dangereuses pour les organismes terrestres et aquatiques et perturber les écosystèmes. Ces petites particules plastiques sont susceptibles d'être ingérées et de s'accumuler biologiquement, ce qui pousse les chercheurs à intensifier leurs efforts pour mieux comprendre le devenir de ces MNPs. Les méthodes traditionnelles de détection et de localisation des microplastiques peuvent être insuffisantes pour détecter les nanoplastiques en raison de leur petite taille et de leurs faibles concentrations dans l'environnement. Récemment, les MNPs traçables sont apparues comme une nouvelle méthode pour étudier le devenir et le comportement des MNPs environnementaux, permettant l'utilisation de techniques sensibles aux éléments traces, telles que l'ICP-MS et l'ICP-MS à particule unique, pour détecter l'élément servant de traceur pour les MNPs. Alors que la plupart des études antérieures se concentraient sur des MNPs modèles sphériques, qui ne sont pas nécessairement représentatifs de l'environnement, dans ce travail, nous nous concentrons sur le développement de MNPs en polystyrène dopé au sélénium (Se) de morphologies variées, en utilisant une approche descendante avec une synthèse par polymérisation radicalaire libre et un broyage cryogénique. Les avantages principaux de cette méthode sont que la quantité de Se dopé peut être contrôlée pendant la synthèse, et le sélénium est distribué statistiquement dans le polymère. Cela minimise la présence de Se à la surface des particules et les liaisons covalentes réduisent les risques de lixiviation du métal. À titre d'exemple d'application pratique des MNPs dopés au sélénium, nous avons exposé l'organisme d'eau douce Daphnia magna à une suspension de ces particules et cherché à vérifier l'internalisation des particules. Un spectromètre de masse des ions secondaires (Nano TOF-SIMS) a été utilisée pour détecter et localiser le sélénium et la spectroscopie infrarouge optique photothermique (O-PTIR) a été utilisée pour confirmer la présence du polymère dans les Daphnia magna. Cette recherche contribuera à explorer des alternatives aux modèles sphériques pour les MNPs traçables et à orienter les futures recherches sur l'impact des MNPs dans l'environnement
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".