Thoracic Fraction (PM10) of Resuspended Urban Dust: Geochemistry, Particle Size Distribution and Lung Bioaccessibility
Notice bibliographique
Résumé
A fluidized bed aerosol generator was connected to a 13-stage cascade impactor (nanoMOUDI) for the size fractionation of urban dust (<10 µm), followed by the gravimetric analysis of loaded PTFE filter samples. This method was used to characterize the PM10 (thoracic) fraction of road dust sampled from expressways, arterial roads and local roads in Toronto, Canada. The fine particle fractions (<1.8 µm) of all the studied samples accounted for 51–72% of the resuspended PM10 (by weight). Elemental analysis using ICP-MS and ICP-OES revealed an overall trend of element enrichment in the <1.8 µm fraction compared to the coarse fraction (1.8–10 µm) of the road dust. By contrast, archived house dust samples displayed the reverse trend for most elements. The lung bioaccessibility of target elements (Al, B, Ba, Co, Cr, Fe, La, Mn, Mo, Sb, Sr, Ti, V and Zn) was assessed for each road dust fraction using 0.1 M ammonium citrate (pH 4.4) to simulate intracellular fluid and Gamble solution (pH 7.2) to simulate interstitial lung fluid. The <1.8 µm fraction of local road dust displayed significantly higher bioaccessibility (p < 0.05) for Zn when using Gamble solution, and for seven out of the 14 target elements when using ammonium citrate. These results show the importance of characterizing the fine fraction of road dust.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».