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Enregistrement W2766329418 · doi:10.1016/j.yrtph.2017.10.006

Assessment of novel tobacco heating product THP1.0. Part 3: Comprehensive chemical characterisation of harmful and potentially harmful aerosol emissions

2017· article· en· W2766329418 sur OpenAlexaboutno aff
Mark Forster, Stacy Fiebelkorn, Caner Ü. Yurteri, Derek C. Mariner, Chuan Liu, Christopher Wright, Kevin McAdam, James J. Murphy, Christopher Proctor

Notice bibliographique

RevueRegulatory Toxicology and Pharmacology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBritish American TobaccoWorld Health Organization
Mots-clésAerosolFood and drug administrationToxicantCigarette smokeNicotineToxicologyTobacco smokeTobacco productSmokeEnvironmental healthEnvironmental scienceMedicineEnvironmental chemistryChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For a tobacco heating product (THP), which heats rather than burns tobacco, the emissions of toxicants in the aerosol were compared with those in cigarette smoke under a machine-puffing regimen of puff volume 55 ml, puff duration 2 s and puff interval 30 s. The list of toxicants included those proposed by Health Canada, the World Health Organization Study Group on Tobacco Product Regulation (TobReg), the US Food and Drug Administration and possible thermal breakdown products. In comparison to the University of Kentucky 3R4F reference cigarette the toxicant levels in the THP1.0 emissions were significantly reduced across all chemical classes. For the nine toxicants proposed by TobReg for mandated reduction in cigarette emissions, the mean reductions in THP1.0 aerosol were 90.6-99.9% per consumable with an overall average reduction of 97.1%. For the abbreviated list of harmful and potentially harmful constituents of smoke specified by the US Food and Drug Administration Tobacco Products Scientific Advisory Committee for reporting in cigarette smoke (excluding nicotine), reductions in the aerosol of THP1.0 were 84.6-99.9% per consumable with an overall average reduction of 97.5%.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations208
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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