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Enregistrement W2314762241 · doi:10.1021/es304676x

Filterable Redox Cycling Activity: A Comparison between Diesel Exhaust Particles and Secondary Organic Aerosol Constituents

2013· article· en· W2314762241 sur OpenAlexafffundabout
Robert D. McWhinney, Kaitlin Badali, John Liggio, Shao‐Meng Li, Jonathan P. D. Abbatt

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésChemistryRedoxCarbon blackEnvironmental chemistryDiesel exhaustDithiothreitolParticulatesAerosolDiesel fuelInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The redox activity of diesel exhaust particles (DEP) collected from a light-duty diesel passenger car engine was examined using the dithiothreitol (DTT) assay. DEP was highly redox-active, causing DTT to decay at a rate of 23-61 pmol min(-1) μg(-1) of particle used in the assay, which was an order of magnitude higher than ambient coarse and fine particulate matter (PM) collected from downtown Toronto. Only 2-11% of the redox activity was in the water-soluble portion, while the remainder occurred at the black carbon surface. This is in contrast to redox-active secondary organic aerosol constituents, in which upward of 90% of the activity occurs in the water-soluble fraction. The redox activity of DEP is not extractable by moderately polar (methanol) and nonpolar (dichloromethane) organic solvents, and is hypothesized to arise from redox-active moieties contiguous with the black carbon portion of the particles. These measurements illustrate that "Filterable Redox Cycling Activity" may therefore be useful to distinguish black carbon-based oxidative capacity from water-soluble organic-based activity. The difference in chemical environment leading to redox activity highlights the need to further examine the relationship between activity in the DTT assay and toxicology measurements across particles of different origins and composition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,279
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations121
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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