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Partial least squares regression (PLSR) models, using mid-infrared (MIR) diffuse reflectance Fourier-transformed (DRIFT) spectra,wereusedtopredictdistributioncoefficient(Kd)valuesforselectedaddedsolublemetalcations(Agþ,Co 2þ,Cu 2þ,Mn 2þ,Ni 2þ, Pb2þ, Sn 4þ, and Zn2þ) in 4813 soils of the Geochemical Mapping of Agricultural Soils (GEMAS) program. For the development of the PLSR models, approximately 500 representative soils were selected based on the spectra, and Kd values were determined using a singlepointsolublemetal orradioactiveisotopespike.Theoptimummodels, usingacombinationofMIR–DRIFTspectra andsoilpH,resulted ingoodpredictionsforlogKdþ1forCo,Mn,Ni,Pb,andZn(R20.83)butpoorpredictionsforAg,Cu,andSn(R2<0.50).Thesemodels wereappliedtothepredictionoflogKdþ1valuesintheremaining4313unknownsoils.ThePLSRmodelsprovidearapidandinexpensive tool to assess the mobility and potential availability of selected metallic cations in European soils. Further model development and validationwillbeneededtoenablethepredictionoflogKdþ1valuesinsoilsworldwidewithdifferentsoiltypesandpropertiesnotcovered in the existing model
GEMAS: Prediction of solid-solution partitioning coefficients (Kd) for cationic metals in soils using mid-infrared diffuse reflectance spectroscopy / Janik, L. J.; Forrester, S. T.; Soriano Disla, J. M.; Kirby, J. K.; Mclaughlin, M. J.; Reimann, C.; Albanese, Stefano; Andersson, M.; Baritz, R.; Batista, M. J.; Bel lan, A.; Birke, M.; Cicchella, D.; Demetriades, A.; DE VIVO, Benedetto; De Vos, W.; Dinelli, E.; Ďuriš, M.; Dusza Dobek, A.; Eggen, O. A.; Eklund, M.; Ernstsen, V.; Filzmoser, P.; Flight, D. M. A.; Fuchs, M.; Fügedi, U.; Gilucis, A.; Gosar, M.; Gregorauskiene, V.; De Groot, W.; Gulan, A.; Halamić, J.; Haslinger, E.; Hayoz, P.; Hoffmann, R.; Hoogewerff, J.; Hrvatovic, H.; Husnjak, S.; Jordan, G.; Kaminari, M.; Klos, V.; Krone, F.; Kwećko, P.; Kuti, L.; Ladenberger, A.; Lima, Annamaria; Locutura, J.; Lucivjansky, P.; Mann, A.; Mackovych, D.; Malyuk, B. I.; Maquil, R.; Meuli, R. G.; Mol, G.; Négrel, P.; O'Connor, P.; Oorts, K.; Ottesen, R. T.; Pasieczna, A.; Petersell, W.; Pfleiderer, S.; Poňavič, M.; Prazeres, C.; Rauch, U.; Radusinović, S.; Sadeghi, M.; Salpeteur, I.; Scanlon, R.; Schedl, A.; Scheib, A. J.; Schoeters, I.; Sellersjö, E; Slaninka, I.; Šorša, A.; Srvkota, R.; Stafilov, T.; Tarvainen, T.; Trendavilov, V.; Valera, P.; Verougstraete, V.; Vidojević, D.; Zomeni, Z.. - In: ENVIRONMENTAL TOXICOLOGY AND CHEMISTRY. - ISSN 1552-8618. - 34:2(2015), pp. 224-234. [10.1002/etc.2736]
GEMAS: Prediction of solid-solution partitioning coefficients (Kd) for cationic metals in soils using mid-infrared diffuse reflectance spectroscopy
Janik, L. J.;Forrester, S. T.;Soriano Disla, J. M.;Kirby, J. K.;McLaughlin, M. J.;Reimann, C.;ALBANESE, STEFANO;Andersson, M.;Baritz, R.;Batista, M. J.;Bel lan, A.;Birke, M.;Cicchella, D.;Demetriades, A.;DE VIVO, BENEDETTO;De Vos, W.;Dinelli, E.;Ďuriš, M.;Dusza Dobek, A.;Eggen, O. A.;Eklund, M.;Ernstsen, V.;Filzmoser, P.;Flight, D. M. A.;Fuchs, M.;Fügedi, U.;Gilucis, A.;Gosar, M.;Gregorauskiene, V.;De Groot, W.;Gulan, A.;Halamić, J.;Haslinger, E.;Hayoz, P.;Hoffmann, R.;Hoogewerff, J.;Hrvatovic, H.;Husnjak, S.;Jordan, G.;Kaminari, M.;Klos, V.;Krone, F.;Kwećko, P.;Kuti, L.;Ladenberger, A.;LIMA, ANNAMARIA;Locutura, J.;Lucivjansky, P.;Mann, A.;Mackovych, D.;Malyuk, B. I.;Maquil, R.;Meuli, R. G.;Mol, G.;Négrel, P.;O'Connor, P.;Oorts, K.;Ottesen, R. T.;Pasieczna, A.;Petersell, W.;Pfleiderer, S.;Poňavič, M.;Prazeres, C.;Rauch, U.;Radusinović, S.;Sadeghi, M.;Salpeteur, I.;Scanlon, R.;Schedl, A.;Scheib, A. J.;Schoeters, I.;Sellersjö, E;Slaninka, I.;Šorša, A.;Srvkota, R.;Stafilov, T.;Tarvainen, T.;Trendavilov, V.;Valera, P.;Verougstraete, V.;Vidojević, D.;Zomeni, Z.
2015
Abstract
Partial least squares regression (PLSR) models, using mid-infrared (MIR) diffuse reflectance Fourier-transformed (DRIFT) spectra,wereusedtopredictdistributioncoefficient(Kd)valuesforselectedaddedsolublemetalcations(Agþ,Co 2þ,Cu 2þ,Mn 2þ,Ni 2þ, Pb2þ, Sn 4þ, and Zn2þ) in 4813 soils of the Geochemical Mapping of Agricultural Soils (GEMAS) program. For the development of the PLSR models, approximately 500 representative soils were selected based on the spectra, and Kd values were determined using a singlepointsolublemetal orradioactiveisotopespike.Theoptimummodels, usingacombinationofMIR–DRIFTspectra andsoilpH,resulted ingoodpredictionsforlogKdþ1forCo,Mn,Ni,Pb,andZn(R20.83)butpoorpredictionsforAg,Cu,andSn(R2<0.50).Thesemodels wereappliedtothepredictionoflogKdþ1valuesintheremaining4313unknownsoils.ThePLSRmodelsprovidearapidandinexpensive tool to assess the mobility and potential availability of selected metallic cations in European soils. Further model development and validationwillbeneededtoenablethepredictionoflogKdþ1valuesinsoilsworldwidewithdifferentsoiltypesandpropertiesnotcovered in the existing model
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.