Quantification and Characterization of Metals in Ultrafine Road Dust Particles
Notice bibliographique
Résumé
Road dust is an important source of resuspended particulate matter (PM) but information is lacking on the chemical composition of the ultrafine particle fraction (UFP; <0.1 µm). This study investigated metal concentrations in UFP isolated from the “dust box” of sweepings collected by the City of Toronto, Canada, using regenerative-air-street sweepers. Dust box samples from expressway, arterial and local roads were aerosolized in the laboratory and were separated into thirteen particle size fractions ranging from 10 nm to 10 µm (PM10). The UFP fraction accounted for about 2% of the total mass of resuspended PM10 (range 0.23–8.36%). Elemental analysis using ICP-MS and ICP-OES revealed a marked enrichment in Cd, Cr, Zn and V concentration in UFP compared to the dust box material (nano to dust box ratio ≥ 2). UFP from arterial roads contained two times more Cd, Zn and V and nine times more Cr than UFP from local roads. The highest median concentration of Zn was observed for the municipal expressway, attributed to greater volumes of traffic, including light to heavy duty vehicles, and higher speeds. The observed elevated concentrations of transition metals in UFP are a human health concern, given their potential to cause oxidative stress in lung cells.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».