Air monitoring of tire-derived chemicals in global megacities using passive samplers
Notice bibliographique
Résumé
Pollution from vehicle tires has received world-wide research attention due to its ubiquity and toxicity. In this study, we measured various tire-derived contaminants semi-quantitatively in archived extracts of passive air samplers deployed in 18 major cities that comprise the Global Atmospheric Passive Sampling (GAPS) Network (GAPS-Megacities). Analysis was done on archived samples, which represent one-time weighted passive air samples from each of the 18 monitoring sites. The target analytes included cyclic amines, benzotriazoles, benzothiazoles, and p-phenylenediamine (PPD) derivatives. Of the analyzed tire-derived contaminants, diphenylguanidine was the most frequently detected analyte across the globe, with estimated concentrations ranging from 45.0 pg/m3 in Beijing, China to 199 pg/m3 in Kolkata, India. The estimated concentrations of 6PPD-quinone and total benzothiazoles (including benzothiazole, 2-methylthio-benzothiazole, 2-methyl-benzothiazole, 2-hydroxy-benzothiazole) peaked in the Latin American and the Caribbean region at 1 pg/m3 and 100 pg/m3, respectively. In addition, other known tire-derived compounds, such as hexa(methoxymethyl)melamine, phenylguanidine, and various transformation products of 6PPD, were also monitored and characterized semi-quantitatively or qualitatively. This study presents some of the earliest data on airborne concentrations of chemicals associated with tire-wear and shows that passive sampling is a viable techniquefor monitoring airborne tire-wear contamination. Due to the presence of many tire-derived contaminants in urban air across the globe as highlighted by this study, there is a need to determine the associated exposure and toxicity of these chemicals to humans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».