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Enregistrement W3113171018 · doi:10.1021/acs.estlett.0c00757

Formation of Gas-Phase Hydrogen Peroxide via Multiphase Ozonolysis of Unsaturated Lipids

2020· article· en· W3113171018 sur OpenAlexafffund
Zilin Zhou, Jonathan P. D. Abbatt

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlfred P. Sloan Foundation
Mots-clésOzonolysisChemistryOzoneHydrogen peroxideRelative humidityDecompositionOrganic chemistryRadicalPhotochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas-phase H 2 O 2 is a prominent oxidant in the atmosphere. It also induces lung tissue damage and forest decline. Although it is known that ozonolysis of gas-phase alkenes leads to H 2 O 2 formation at high relative humidities (RHs), little is known about this chemistry via gas-surface heterogeneous oxidation. Here, we quantitatively investigated the formation of H 2 O 2 from surface ozonolysis of unsaturated lipids commonly found in human skin oil and atmospheric aerosol. This process is initiated by water reacting with Criegee intermediates (CIs), forming α-hydroxyhydroperoxides (α-HHPs) as the key intermediate products. α-HHPs are thermally stable molecules that act as reservoirs of H 2 O 2 under dry conditions, prior to rapid decomposition to release H 2 O 2 in the presence of water vapor. The upper limit of the α-HHP lifetime derived from oxidized methyl oleate was roughly 2 min at 50% RH. The molar H 2 O 2 yields (relative to ozone consumption) vary from 7% to 35% for triolein, methyl oleate, and squalene, with no significant dependence on relative humidity from 50% to 80%. In contrast, oleic acid has the lowest H 2 O 2 yield (∼2%), likely due to a more competitive reaction between CIs and its carboxylic acid headgroup. The implications of this chemistry in atmospheric and indoor environments are discussed.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,185 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations33
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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