Empirical characterisation of ranges of mainstream smoke toxicant yields from contemporary cigarette products using quantile regression methodology
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.
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 100 toxicants have been identified in cigarette smoke, to which exposure has been linked to a range of serious diseases in smokers. Smoking machines have been used to quantify toxicant emissions from cigarettes for regulatory reporting. The World Health Organization Study Group on Tobacco Product Regulation has proposed a regulatory scenario to identify median values for toxicants found in commercially available products, which could be used to set mandated limits on smoke emissions. We present an alternative approach, which used quantile regression to estimate reference percentiles to help contextualise the toxicant yields of commercially available products with respect to a reference analyte, such as tar or nicotine. To illustrate this approach we examined four toxicants (acetone, N'-nitrosoanatabine, phenol and pyridine) with respect to tar, and explored International Organization for Standardization (ISO) and Health Canada Intense (HCI) regimes. We compared this approach with other methods for assessing toxicants in cigarette smoke, such as ratios to nicotine or tar, and linear regression. We concluded that the quantile regression approach effectively represented data distributions across toxicants for both ISO and HCI regimes. This method provides robust, transparent and intuitive percentile estimates in relation to any desired reference value within the data space.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle