Risk assessment of packaging materials
Notice bibliographique
Résumé
Risk assessment of packaging materials provides a unique challenge. Human exposure to packaging materials and/or their components occurs from migration into foods. There are various methods for determining migration into foods. Unlike most food additives, these exposures typically are very small. Because of this, and since complete toxicological data sets are not always available for packaging materials, the US Food and Drug Administration (FDA) has developed a process to make the evaluation of packaging materials more efficient, instead of the extensive review normally required for food additives. This process is used to determine 'when the likelihood or extent of migration to food of a substance used in a food-contact article is so trivial as not to require regulation of the substance as a food additive'. This trivial level, also known as the threshold of regulation, was based upon a large database of carcinogenic potencies and was determined to be 1.5 microg/person day(-1). This was determined to 'be low enough to ensure that the public health is protected, even in the event that a substance exempted from regulation as a food additive is later found to be a carcinogen'. Substances not having structural alerts, or that are not known carcinogens or potent toxins, based on existing toxicological information, and are below the threshold value, are considered by the FDA to be exempted from regulation as food additives. The threshold of regulation approach used by the FDA provides an excellent model by which to evaluate the majority of packaging materials.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».