Simultaneous Analysis of 22 Volatile Organic Compounds\nin Cigarette Smoke Using Gas Sampling Bags for High-Throughput Solid-Phase\nMicroextraction
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying\nvolatile organic compounds (VOCs) in cigarette smoke\nis necessary to establish smoke-related exposure estimates and evaluate\nemerging products and potential reduced-exposure products. In response\nto this need, we developed an automated, multi-VOC quantification\nmethod for machine-generated, mainstream cigarette smoke using solid-phase\nmicroextraction gas chromatography–mass spectrometry (SPME-GC–MS).\nThis method was developed to simultaneously quantify a broad range\nof smoke VOCs (i.e., carbonyls and volatiles, which historically have\nbeen measured by separate assays) for large exposure assessment studies.\nOur approach collects and maintains vapor-phase smoke in a gas sampling\nbag, where it is homogenized with isotopically labeled analogue internal\nstandards and sampled using gas-phase SPME. High throughput is achieved\nby SPME automation using a CTC Analytics platform and custom bag tray.\nThis method has successfully quantified 22 structurally diverse VOCs\n(e.g., benzene and associated monoaromatics, aldehydes and ketones,\nfurans, acrylonitrile, 1,3-butadiene, vinyl chloride, and nitromethane)\nin the microgram range in mainstream smoke from 1R5F and 3R4F research\ncigarettes smoked under ISO (Cambridge Filter or FTC) and Intense\n(Health Canada or Canadian Intense) conditions. Our results are comparable\nto previous studies with few exceptions. Method accuracy was evaluated\nwith third-party reference samples (≤15% error). Short-term\ndiffusion losses from the gas sampling bag were minimal, with a 10%\ndecrease in absolute response after 24 h. For most analytes, research\ncigarette inter- and intrarun precisions were ≤20% relative\nstandard deviation (RSD). This method provides an accurate and robust\nmeans to quantify VOCs in cigarette smoke spanning a range of yields\nthat is sufficient to characterize smoke exposure estimates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,009 | 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 ».