Mapping the distribution of contaminants identified by non-targeted screening of passively sampled urban air
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution is closely associated with increased lung cancer incidence and mortality. Because many semi-volatile industrial chemicals, pesticides and combustion by-products are endocrine-disrupting or genotoxic, their mixtures in outdoor urban air, even at trace levels, could have cumulative effects. However, evidence for the impact of outdoor air pollution on human health remains limited, partly because its composition is poorly characterized. Non-targeted analysis (NTA) based on the combination of liquid (LC) and gas (GC) chromatographic separation with high resolution mass spectrometry (MS), allows for the comprehensive analysis of contaminants in environmental samples. Here, we present the first application of an NTA approach using both LC- and GC-MS to characterize the chemical mixture in outdoor urban air by analyzing forty passive samplers deployed for 82 days during summer 2021 across the Island of Montreal, Canada. The confirmed 25 molecular features included nitrophenols, pesticides/repellents, plasticizers, organophosphorus compounds, organohalogen compounds, other industrial chemicals, and natural products. Triethylene glycol monomethyl ether, triethylene glycol monobutyl ether, n-octyl-pyrrolidone, quinoline n-oxide, 4-hydroxy-acetophenone, citric acid, 2-phenyl acetamide, and hexachloroethane were detected for the very first time in the atmosphere. Previously reported in atmospheric particles, 4-nitrophenol, 2,4-dinitrophenol, tri- and tetraethylene glycol, nonanoic acid, diethylene glycol dibenzoate, caprolactam, phenylacrylic acid, pinonic acid and triphenylphosphine oxide were also detected in the outdoor atmospheric gas phase. The spatial grouping of data between residential and public areas emphasizes the impact of anthropogenic activities on atmospheric vapor composition. This study facilitates the assessment of airborne exposure to chemical mixtures and its effects on human health.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».