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Enregistrement W2302198625 · doi:10.2478/cttr-2013-0775

Measurement of the “Tar” and Nicotine Yield of Fine-Cut Smoking Articles - The ISO/TC 126 Collaborative Study 2001

2004· article· en· W2302198625 sur OpenAlexfundno aff
Perrie M. Adams

Notice bibliographique

RevueBeiträge zur Tabakforschung international · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondation Pour La Conservation Du Saumon Atlantique
Mots-cléstar (computing)StandardizationFactory (object-oriented programming)StatisticsRepeatabilityYield (engineering)MathematicsOutlierReproducibilityComputer scienceOperations managementToxicologyEngineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Technical Committee ISO/TC 126 ‘Tobacco and tobacco products’ of the International Organization for Standardization set up Working Group 7 to develop and test a method for the determination of ‘tar’ and nicotine yield when fine-cut smoking articles (FCSAs) are smoked by routine-analytical smoking machines. FCSAs are individually made by consumers using tobaccos manufactured for enclosure in paper wrappers (i.e. leaflets and tubes - with or without filters). This paper records the history of method development, defines terms and explains the differences between measurements made on FCSAs and commercially factory made cigarettes. Individual consumer making practices are represented by the specification of four hand-made article types using two wrappers of different physical properties each with either 400 mg or 750 mg tobacco. ISO standards require estimates of the repeatability ( r ) and reproducibility ( R ) of analytical methods, so the working group has conducted a collaborative study. The values of r and R were determined using the definitions given in ISO 5725-2 (18). Twenty laboratories took part and tested three different commercial tobacco blends according to the standard method. The detailed protocol for the study is given in Annex A. Annex B is an illustrated manual used as a training aid for laboratory personnel with little experience of making FCSAs. After the smoking was completed, the laboratory data were examined for outlying points by the methods of Grubbs and Cochran. It was found necessary to exclude the data from one laboratory prior to statistical analysis otherwise the incidence of outliers was low (1.41%). Values of r and R were calculated from the results of one-way analyses of variance (within and between laboratories) for smoke nicotine and nicotine-free dry particulate matter (NFDPM). The data for the 19 laboratories are given in Annex C. The quality of the data is high as is shown by the comparisons made between the r and R values for the articles and those for the monitor test pieces which were used to confirm that smoking conditions run-to-run were satisfactory. The range of NFDPM and smoke nicotine yields resulting from the four designs of articles is large for each of the three blends. The measured NFDPM yields of the four designs are ranked in the same order by all of the laboratories and all pairs are statistically different for every laboratory. For smoke nicotine the ranking order is the same for all laboratories. All pairs are statistically different in all but three laboratories for which only the 400 mg articles were not statistically different. The r and R data are given in tables and in graphical representation. The graphs show that r and R increase with the mean values of NFDPM and smoke nicotine yields. Such a trend has also been found in studies using factory-made cigarettes. A comparison of results shows that r values for articles are approximately 40% greater and R values about 100% greater. The variability of individual hand-made articles in this study is likely to be much greater than the variability of machine-made matched cigarette samples. The method detailed in ISO 15592-3, therefore, is satisfactory for general adoption even in laboratories where there has been little previous experience.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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