A Brief Review of the Occurrence, Use, and Safety of Food‐Related Nanomaterials
Notice bibliographique
Résumé
Nanotechnology and nanomaterials have tremendous potential to enhance the food supply through novel applications, including nutrient and bioactive absorption and delivery systems; ingredient functionality; improved colors and flavors; microbial, allergen, and contaminant detection and control; and food packaging properties and performance. To determine the current state of knowledge regarding the safety of these potential uses of nanomaterials, an appraisal of the published literature on the safety of food-related nanomaterials was undertaken. A method of assessment of reliability of toxicology studies was developed to conduct this appraisal. The review of the toxicology literature on oral exposure to food-related nanomaterials found that the number of studies is limited. Exposure to nanomaterials in the human food chain may occur not only through intentional uses in food manufacturing, but also via uses in agricultural production and carry over from use in other industries. Although a number of analytical methods are useful in physicochemical characterization of manufactured nanomaterials, new methods may be needed to more fully detect and characterize nanomaterials incorporated into foods and in other media. There is a need for additional toxicology studies of sufficient quality and duration on different types of nanomaterials to further our understanding of the characteristics of nanomaterials that affect safety of oral exposure resulting from use in various food applications.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».