VOC injection into a house reveals large surface reservoir sizes in an indoor environment
Notice bibliographique
Résumé
The total partitioning capacity of indoor surface reservoirs determines the mechanism by which humans receive nondietary exposure to organic contaminants, via inhalation, dermal uptake, and dust ingestion. And yet, this capacity is largely unknown. Surface organic films are ubiquitously present but have very low partitioning volume being only 10’s of nanometer thick, whereas other surface reservoirs such as building materials and furnishings can be permeable or porous with large surface areas at the molecular level. Here, we assess the total partitioning capacity of volatile organic compounds (VOCs) in an indoor environment from the measured kinetics of VOC surface uptake after injection of compounds with variable volatility into a well-characterized, unoccupied test house. We show that the size of the indoor surface reservoirs is very large with an octanol-equivalent average thickness on the order of micrometers, indicating that permeable/porous materials such as painted surfaces and wood are likely the major surface reservoirs in the house rather than organic surface films. Large surface reservoirs result in compounds with octanol-air partition coefficients ( K OA ) larger than 10 5 being predominantly partitioned to indoor surface reservoirs, making them hard to be removed via ventilation. This result significantly impacts our understanding of VOC fate and human exposure in indoor environments. With such a large partitioning capacity, organic contaminants will have much longer indoor residence times than previously predicted.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».