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Enregistrement W1844444309 · doi:10.1186/s40709-015-0033-4

Safe usage of cosmetics in Bangladesh: a quality perspective based on microbiological attributes

2015· review· en· W1844444309 sur OpenAlexaff
Rashed Noor, Nagma Zerin, Kamal Kanta Das, Luthfun Naher Nitu

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Research - Thessaloniki · 2015
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAntimicrobial agents and applications
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCosmeticsQuality (philosophy)Environmental healthHuman healthBiotechnologyBusinessToxicologyMedicineBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present review attempted to emphasize on the microbiological quality of the commonly used cosmetics item by the majority of the Bangladeshi community. The abundance of contaminating microorganisms has been quantitatively discussed and the possible health risk has been focused upon usage of these items. Only a very few research efforts have been conducted on the cosmetic items in Bangladesh so far. The microbiological contamination aspects have been portrayed in this review using the information collected from a substantial number of cosmetic items which were earlier subjected to extensive microbiological and biochemical analyses. The prevalence of bacteria, fungi and the specific pathogenic microorganisms has been discussed based on research so far locally conducted on the finished items sold in markets, especially within the Dhaka metropolis. The laboratory scale experiments revealed the presence of enormous number of bacteria, actinomycetes and fungi within the commonly used cosmetics. Conversely, the anti-bacterial activity was noticed in some of the products which might be in favor of the user safety. The prevalence of pathogenic microorganisms in the cosmetic items certainly raises a substantial public health issue. The necessity of the routine microbiological testing of the commonly used cosmetic items as well as the legislative measures to mitigate the contamination problem is thus of great significance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,495
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,027 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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