Characteristics of metallic nanoparticles emitted from heated Kanthal e-cigarette coils
Notice bibliographique
Résumé
Electronic (e-) cigarette use is becoming more common among youth and young adults. E-cigarette users may inhale metallic particles from the heating coil along with the nicotine vapor. This study aims to develop and validate an e-cigarette generation system for future inhalation toxicology studies of e-cigarettes by characterizing the size and number of metallic nanoparticles produced and their chemical compositions. An e-cigarette generation system was constructed and Kanthal A1 coils were tested without a nicotine solution and wick under operating conditions of varying coil resistance (0.1–1.0 Ω), applied power (10–70 W), and duty cycle (5–50%). The size distribution and morphology of particles were characterized using a scanning mobility particle sizer and a transmission electron microscopy, respectively. The size of generated particles, as well as the number of particles generated, exhibited an increasing trend as the resistance of the coil increased. An initial large increase in size and number of particles generated was observed with increasing applied power, stabilizing with further increases in power. Increases in duty cycle resulted in increased particle generation. A similar pattern of particle generation was observed from the metal heating coils under various operating conditions. Under each operating condition, the number of generated particles exhibited a steep decrease during the first 15 min of each test run. Our results show this e-cigarette generation system is useful for future research investigating the health impact of metallic particle inhalation on e-cigarette users.
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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 ».