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Enregistrement W3084721454 · doi:10.1021/acs.est.0c02665

Occurrence and Gas–Particle Partitioning of Organic UV-Filters in Urban Air

2020· article· en· W3084721454 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Protection and Aging
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésVolatilisationEnvironmental chemistryVolatile organic compoundParticle (ecology)ChemistryOrganic compoundUV filterGas phaseMass spectrometryGas chromatography–mass spectrometryChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

. Homosalate (HMS) was the most prevalent organic UV-filter in air (47% of the total concentration), followed by 2-ethylhexyl salicylate (EHS, ∼29%), E- and Z-2-ethylhexyl 4-methoxycinnamate (EHMC, ∼17%). Ambient air (gas + particle phase) concentrations of organic UV-filters showed a strong seasonality, with peak levels during the summer. An analysis of Clausius-Clapeyron slopes indicated that much of the ambient burden of organic UV-filters are explained by volatilization from terrestrial and aquatic surfaces and supplemented with human activities and use of lotions and sunscreens, containing organic UV-filters, in addition to its use in plastics, textiles, paints, and pesticides. The results showed that organic UV-filters exist mainly in the gas phase with some exceptions, for instance, octocrylene (OCR), which was associated with both gas and particle phases, and avobenzone (AVB), which was predominantly in the particle phase. Lastly, this study revealed the need for basic physical chemical property data for organic UV-filters, including information on transformation rates and products, for better evaluating their environmental fate and 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,266
Score d'incertitude au seuil0,352

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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