Oxidative Potential of Fresh and Aged Particles from Food-Cooking Emissions
Notice bibliographique
Résumé
Particulate matter (PM) emitted from urban areas causes oxidative stress and is associated with adverse health effects. Cooking emissions represent one of the most important sources of organic PM in urban areas and have been shown to contribute 10-34% of total organic aerosol. Despite its importance, the chemical composition of fresh and aged PM from food cooking emissions and its oxidative potential (OP, or ability to cause oxidative stress) are poorly understood. In this work we use cooking oils (peanut oil, canola oil, olive oil) as a surrogate to investigate the chemical composition and its evolution upon simulated atmospheric aging. We determine the composition using thermal desorption-gas chromatography mass spectrometry (TD-GC/MS), and oxidative potential using the dithiothreitol (DTT) assay. Heated cooking oil particles were oxidised in a quartz flow tube reactor in presence of ozone or hydroxyl radicals to simulate atmospheric aging. Quartz filter samples were collected for particle-phase chemical characterization and OP evaluation. Our preliminary results show that the mass normalized OP of aged PM from cooking is similar to that of diesel exhaust particles (traffic emissions) reported in previous literature. We also observed different OPs from various types of cooking oils, among which the OP of canola oil ranks the highest. The unoxidized cooking emissions are found to be mainly comprised of saturated fatty acids ranging from C12-C20, along with palmitoleic acid, oleic acid, linoleic acid and sterols. Aged cooking emissions are comprised of dicarboxylic acids, hydroxy fatty acids, and short chain fatty acids. Overall, using oxidative potential as a screening tool, more toxicological studies are needed to understand the impact of cooking emissions on human health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».