Exploring Conditions for Ultrafine Particle Formation from Oxidation of Cigarette Smoke in Indoor Environments
Notice bibliographique
Résumé
Cigarette smoke is an important source of particles and gases in the indoor environment. In this work, aging of side-stream cigarette smoke was studied in an environmental chamber via exposure to ozone (O 3 ), hydroxyl radicals (OH) and indoor fluorescent lights. Aerosol mass concentrations increased by 13–18% upon exposure to 15 ppb O 3 and by 8–42% upon exposure to 0.45 ppt OH. Ultrafine particle (UFP) formation was observed during all ozone experiments, regardless of the primary smoke aerosol concentration (185–1950 μg m –3 ). During OH oxidation, however, UFP formed only when the primary particle concentration was relatively low (<130 μg m –3 ) and the OH concentration was high (∼1.1 × 10 7 molecules cm –3 ). Online aerosol composition measurements show that oxygen- and nitrogen- containing species were formed during oxidation. Gas phase oxidation of NO to NO 2 occurred during fluorescent light exposure, but neither primary particle growth nor UFP formation were observed. Overall, exposure of cigarette smoke to ozone will likely lead to UFP formation in indoor environments. On the other hand, UPF formation via OH oxidation will only occur when OH concentrations are high (∼10 7 molecules cm –3 ), and is therefore less likely to have an impact on indoor aerosol associated with cigarette smoke.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».