In-situ TD-GCMS measurements of oxidative products of monoterpenes at typical vaping temperatures: implications for inhalation exposure to vaping products
Notice bibliographique
Résumé
Vaping is gaining in popularity. However, there is still much that remains unknown about the potential risk and harms of vaping. Formation of oxidative products is one of such areas that are not well understood. In this study, we used an in-situ thermal desorption GC/MS method to investigate the formation of oxidative products of several monoterpenes at or below typical vaping temperatures. Among the five tested monoterpenes, the unchanged portion of the parent compound in the vapour varied from 97 to 98% for myrcene to 11-28% for terpinolene. The majority of formed oxidative products in the vapour have a molecular weight of 134 (loss of two hydrogens), 150 (insertion of one oxygen and loss of two hydrogen atoms) or 152 (insertion of one oxygen atom). Three products, likely to be p-(1-propenyl)-toluene, β-pinone and fenchol were also observed. This is the first in-situ thermal desorption GC/MS study to investigate the possible formation of oxidative products of monoterpenes, one of the major components in vaping liquids, at temperatures that are relevant to the vaping process. Although the toxicity of inhaling these oxidative products is not clear yet, allergic and irritation reactions associated with oxidized monoterpene oils are well documented. Therefore, potential adverse effects of inhaling these oxidative products during vaping could be investigated to help support human risk assessment.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».