Development of a Manganese Speciation Method for Atmospheric Aerosols in Biologically and Environmentally Relevant Fluids
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Because the health effects of manganese are dependent its oxidation-state, we have improved upon oxidation-state resolved methods to quantify soluble manganese in atmospheric aerosols. Two spectrophotometric methods were adapted for measurements in atmospheric aerosols in order to measure total soluble manganese (Mn sol ) and soluble oxidized manganese [Mn(III) and Mn(IV), Mn ox ]. Using the formaldoxime method, we noted a detection limit two orders of magnitude better than past studies using trace-metal clean techniques and a 1 meter path-length spectrophotometric cell. Extractions of co-located aerosol samples were performed in four environmentally or biologically relevant extract solutions and processed for soluble manganese analysis. The quantity of manganese extracted was a strong function of the fluid, and the greatest amount of manganese was extracted in the rain-water surrogate (acetate buffered solution). Mn sol in East St. Louis, IL, USA (6–20% of the total manganese) was less than the Mn sol in aerosols collected in Toronto, ON, Canada (40% of the total). Mn ox was not detected in the PM10 samples collected in East St. Louis, however Mn ox accounted for around 30% of the PM2.5 soluble manganese in Toronto. Mn ox was not detected in the coarse fraction in Toronto, which may imply that soils are not a source of Mn ox at this site. Oxidized manganese was not recoverable from extracts of samples from East St. Louis spiked with 1 μg Mn ox L−1. This implies that a soluble component of the aerosol is responsible for reduction of oxidized manganese and that the chemical form of manganese in aerosols can quickly change when it comes into contact with a fluid.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle