MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3011625613 · doi:10.1038/s12276-020-0405-1

Ultrafine particles: unique physicochemical properties relevant to health and disease

2020· review· en· W3011625613 sur OpenAlexaff
Hyouk‐Soo Kwon, Min Hyung Ryu, Christopher Carlsten

Notice bibliographique

RevueExperimental & Molecular Medicine · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesKorea Health Industry Development Institute
Mots-clésUltrafine particleHuman healthParticulatesEnvironmental scienceAir pollutionEnvironmental healthEnvironmental chemistryMaterials scienceChemistryMedicineNanotechnologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ultrafine particles (UFPs) are aerosols with an aerodynamic diameter of 0.1 µm (100 nm) or less. There is a growing concern in the public health community about the contribution of UFPs to human health. Despite their modest mass and size, they dominate in terms of the number of particles in the ambient air. A particular concern about UFPs is their ability to reach the most distal lung regions (alveoli) and circumvent primary airway defenses. Moreover, UFPs have a high surface area and a capacity to adsorb a substantial amount of toxic organic compounds. Harmful systemic health effects of PM10 or PM2.5 are often attributable to the UFP fraction. In this review, we examine the physicochemical characteristics of UFPs to enable a better understanding of the effects of these particles on human health. The characteristics of UFPs from diesel combustion will be discussed in the greatest detail because road vehicles are the primary source of UFP emissions in urban pollution hotspots. Finally, we will elaborate on the role of UFPs on global climate change, since the adverse effects of UFPs on meteorological processes and the hydrological cycle may even be more harmful to human health than their direct toxic effects.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations527
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueExperimental & Molecular MedicineMême sujetAir Quality and Health ImpactsTravaux en français237 207