Technical Note: Particulate reactive oxygen species concentrations and their association with environmental conditions in an urban, subtropical climate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Reactions between hydrocarbons and ozone or hydroxyl radicals lead to the formation of oxidized species, including reactive oxygen species (ROS), and secondary organic aerosol (SOA) in the troposphere. ROS can be carried deep into the lungs by small aerodynamic particles where they can cause oxidative stress and cell damage. While environmental studies have focused on ROS in the gas phase and rainwater, it is also important to determine concentrations of ROS on respirable particles. Samples of PM2.5 collected over 3 h at midday on 40 days during November 2011 and September 2012 show that the particulate ROS concentration in Austin, Texas, ranged from a minimum value of 0.02 nmoles H2O2 m−3 air in December to 3.81 nmoles H2O2 m−3 air in September. Results from correlation tests and linear regression analysis on particulate ROS concentrations and environmental conditions (which included ozone and PM2.5 concentrations, temperature, relative humidity, precipitation and solar radiation) indicate that ambient particulate ROS is significantly influenced by the ambient ozone concentration, temperature and incident solar radiation. Particulate ROS concentrations measured in this study were in the range reported by other studies in the US, Taiwan and Singapore. This study is one of the first to assess seasonal variations in particulate ROS concentrations and helps explain the influence of environmental conditions on particulate ROS concentrations.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».