Determination of Selected Chemical Levels in Room Air and on Surfaces after the Use of Cartridge- and Tank-Based E-Vapor Products or Conventional Cigarettes
Notice bibliographique
Résumé
There is an ongoing debate regarding the potential of secondhand exposure of non-users to various chemicals from use of e-vapor products (EVPs). Room air levels of 34 chemicals (nicotine, propylene glycol (PG), glycerol, 15 carbonyl chemicals, 12 volatile organic chemicals (VOCs), and four selected trace elements) were measured where EVPs and cigarettes were used by n = 37 healthy adult tobacco users in an exposure chamber. The products used were MarkTen® 2.5% Classic (Group I), a Prototype GreenSmoke® 2.4% (Group II), Ego-T® Tank with subjects’ own e-liquids (Group III) and subjects’ own conventional cigarettes (Group IV). Products were used under controlled conditions and 4-h ad libitum use. Background (without subjects) and baseline levels (with subjects) were measured. Cumulative 4-h. levels of nicotine, PG and glycerol measured were several-fold below the time-weighted average limits used in workplace exposure evaluation. Most the other chemicals (>75%) were at or below the limit of quantification during EVP use. Significant levels of chemicals (17 out of 34) were observed in Group IV. Overall, our results indicate that under the study conditions with the products tested, cumulative room air levels of the selected chemicals measured over 4-h were relatively small and were several-fold below the current occupational regulatory and consensus limits.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».