The Benefits and Risks of Consuming Brewed Tea: Beware of Toxic Element Contamination
Notice bibliographique
Résumé
Background. Increasing concern is evident about contamination of foodstuffs and natural health products. Methods. Common off-the-shelf varieties of black, green, white, and oolong teas sold in tea bags were used for analysis in this study. Toxic element testing was performed on 30 different teas by analyzing (i) tea leaves, (ii) tea steeped for 3-4 minutes, and (iii) tea steeped for 15-17 minutes. Results were compared to existing preferred endpoints. Results. All brewed teas contained lead with 73% of teas brewed for 3 minutes and 83% brewed for 15 minutes having lead levels considered unsafe for consumption during pregnancy and lactation. Aluminum levels were above recommended guidelines in 20% of brewed teas. No mercury was found at detectable levels in any brewed tea samples. Teas contained several beneficial elements such as magnesium, calcium, potassium, and phosphorus. Of trace minerals, only manganese levels were found to be excessive in some black teas. Conclusions. Toxic contamination by heavy metals was found in most of the teas sampled. Some tea samples are considered unsafe. There are no existing guidelines for routine testing or reporting of toxicant levels in "naturally" occurring products. Public health warnings or industry regulation might be indicated to protect consumer safety.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».