Understanding the Key Role of Atmospheric Processing in Determining the Oxidative Potential of Airborne Engineered Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Inhalation of airborne engineered nanoparticles (ENPs) is an important pathway for population exposure. While there have been numerous studies of the health impacts of pristine ENPs, the impacts of atmospherically transformed ENPs are largely unknown, despite the certainty that atmospheric processing of ENPs will occur. Here, the oxidative potential (OP) of TiO 2, CeO 2, and SiO 2 nanoparticles which had been coated with atmospheric secondary organic material (SOM) from the OH or O 3 oxidation of α-pinene and toluene was investigated. The results indicated that coating of these ENPs with SOM formed at low photochemical ages reduced the OP of redox-active ENPs (TiO 2 and CeO 2 ) and increased the OP of redox-inert ENP (SiO 2 ). However, at a given SOM coating thickness, the overall OP of the particles increased by up to 93% with an increased level of photooxidation, regardless of ENP type. The OP suppression and enhancement observed here were attributed to a physical hindrance of ENP–antioxidant interactions by the SOM and an enhanced peroxide content in SOM (brought about by an increased level of photooxidation), respectively. These results imply that the health risk associated with airborne ENPs is strongly related to their time history during their residence time in the atmosphere, and thus, accounting for the impacts of atmospheric processing should be considered critical for making accurate risk assessments of airborne ENPs and for formulating efficient policies with respect to the control of emerging nanotechnologies.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».