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Enregistrement W2526417116 · doi:10.5539/ep.v5n2p15

Determination of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons in Cigarettes and Cigarette Smoke

2016· article· en· W2526417116 sur OpenAlexvenueno aff
Haruki Shimazu

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Pollution · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKindai UniversityKanazawa UniversityU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésSmokeChemistryCigarette smokeParticulatesEnvironmental chemistryCigarette smokingTobacco smokeSidestream smokeAnimal scienceToxicologyOrganic chemistryMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examines the concentrations of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in cigarettes and sidestream cigarette smoke. Nine PAHs were determined in sidestream cigarette smokes for five types of cigarettes. The volume of the experimental room is approximately 66 m3. The air samples in the room were collected before and after smoking. The total PAH concentrations were approximately 1.0 ng/m3 before smoking, but the median concentration and the range of PAHs were 29.1 ng/m3 and from 7.62 to 57.6 ng/m3 after smoking. The relationship between suspended particulate matter (SPM) and total PAHs after smoking is significant and proportional. This may indicate that the SPM formation is associated with PAH formation during smoking. Furthermore, nine PAHs were determined in the cigarettes. Median PAH contents in the five brands of cigarettes ranged from 221 to 936 ng per cigarette before smoking and from 66.9 to 266 ng per cigarette after smoking. Mean PAH emissions from cigarettes while smoking ranged from 257 to 1490 ng per cigarette. The results show that PAHs in the cigarettes, and those generated during smoking, were emitted into the air.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,182 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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