Release of Iron, Zinc, and Lead from Common Iron Construction Bars and Zinc Metallic Bars in Water Solutions and Meals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The use of iron pots has decreased the prevalence of anemia. OBJECTIVE: To investigate the release of iron, zinc, and lead from metallic iron and zinc bars incubated in water and in meals. METHODS: Iron, zinc, and lead concentrations were measured at different incubation conditions in water and in meals. RESULTS: The iron concentration in water was 1.26 mg/L after incubation with one iron bar at pH 7 and 100 degrees C for 20 minutes and in meals was 0.97 mg per 100 g of wet meals, rich in phytate, cooking at 100 degrees C during 20 minutes. The maximum contents were 7720 mg/L of iron and 1826 mg/L of zinc in vinegar at pH 3 and 20 degrees C after 90 and 32 days, respectively. Lead was released from the bars, but at concentrations well below the upper tolerable limits. DISCUSSION: In outreach populations, the use of iron and zinc metallic bars in water and meals could contribute to sustainable, very low-cost prevention of iron and zinc deficiencies, and home-fortified vinegar could be used for treatment of both deficiencies. CONCLUSIONS: Field trials should be performed to determine the impact that the use of iron and zinc metallic bars in water and meals might have on the iron and zinc status of population groups.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».