Dependence of tar, nicotine and carbon monoxide yields on physical parameters: implications for exposure, emissions control and monitoring
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the extent to which tar, nicotine and carbon monoxide (TNCO) yields are dependent on cigarette design features such as burn rate, filter ventilation and paper porosity, and to consider the implications for human exposure and the regulation of TNCO emissions. A related aim is to determine whether accurate prediction of TNCO yields is possible using only simple physical parameters. DESIGN AND METHODS: Datasets that include quantitative design parameters as well as measurements of TNCO yields collected under standard conditions with vents unblocked (International Organization for Standardization) and under intense conditions with vents fully blocked (Health Canada) were compiled from the literature (primarily US and UK brands). Forward stepwise multiple regression analysis is used to assess the relative importance of each design feature in explaining variability in the observed emissions. Using randomly split data subsets, multiple linear regression is used to model the dependence of TNCO yields on design features in the training subset and validated against the test subset. Tar and carbon monoxide correlate with many of the particulate- and volatile-phase toxins in smoke, and brand values normalised to nicotine yield are used as surrogate measures of exposure within the bounds defined by non-intense and intense smoking protocols. RESULTS AND CONCLUSIONS: Filter ventilation is the dominant control on measured TNCO emissions, but other factors including burn rate, amount of tobacco and paper porosity also contribute. Yields are predictable with reasonable accuracy and precision using only measured physical parameters. Surrogate exposure indicators suggest that filter ventilation does not lead to any reduction in exposure and that highly ventilated (low-yield) brands may actually increase exposure to the more volatile toxins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».