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Enregistrement W4308965028 · doi:10.1021/acsomega.2c03797

Evidence That Metal Particles in Cannabis Vape Liquids Limit Measurement Reproducibility

2022· article· en· W4308965028 sur OpenAlexaff
Zuzana Gajdosechova, Joshua Marleau-Gillette, Matthew J. Turnbull, Duane C. Petts, Simon E. Jackson, Ashley Cabecinha, Hanan Abramovici, Andrew Waye, Jeremy E. Melanson

Notice bibliographique

RevueACS Omega · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensHealth CanadaNatural Resources CanadaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisMaterials scienceCadmiumZincMetalMercury (programming language)Inductively coupled plasma mass spectrometryMass spectrometryMetallurgyChemistryChromatographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) was measured in legal samples. Significant differences in metal mass fractions were observed in the legal cannabis vape liquid taken from two identical devices, even though the liquid was from the same lot of the same cannabis product. Metal particles in the vape liquids were observed by scanning electron microscopy, and laser ablation inductively coupled plasma mass spectrometry confirmed the presence of copper-, zinc-, lead-, and manganese-bearing particles, metals that are in common alloys that may be used to make vape devices. Colocalized particles containing aluminum, silica, and sodium were also detected. These results suggest that metal particles could be a contributing factor to poor measurement precision and for the first time, to the best of our knowledge, provide evidence of metal particles in cannabis vape liquids contained in unused cannabis vape pens.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,910

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,160 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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