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Enregistrement W4281483943 · doi:10.1021/acs.est.2c01072

A Review of Road Traffic-Derived Non-Exhaust Particles: Emissions, Physicochemical Characteristics, Health Risks, and Mitigation Measures

2022· review· en· W4281483943 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.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNIHR Imperial Biomedical Research CentreNatural Environment Research CouncilMedical Research CouncilMRC-PHE Centre for Environment and HealthNational Institutes of HealthTrafikverketHealth Effects InstituteNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute for Health Research Health Protection Research UnitSight Research UKBritish Heart FoundationWellcome TrustWellcomeImperial College London
Mots-clésRoad dustParticulatesEnvironmental scienceHuman healthRoad trafficAir pollutionTransport engineeringEnvironmental engineeringEnvironmental planningEnvironmental healthEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Implementation of regulatory standards has reduced exhaust emissions of particulate matter from road traffic substantially in the developed world. However, nonexhaust particle emissions arising from the wear of brakes, tires, and the road surface, together with the resuspension of road dust, are unregulated and exceed exhaust emissions in many jurisdictions. While knowledge of the sources of nonexhaust particles is fairly good, source-specific measurements of airborne concentrations are few, and studies of the toxicology and epidemiology do not give a clear picture of the health risk posed. This paper reviews the current state of knowledge, with a strong focus on health-related research, highlighting areas where further research is an essential prerequisite for developing focused policy responses to nonexhaust particles.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,293 · 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