Chemical content of unrecorded distilled alcohol (bai jiu) from rural central China: Analysis and public health risk
Notice bibliographique
Résumé
Newman, I., Qian, L., Tamrakar, N., Feng, Y., & Xu, G. (2017). Chemical content of unrecorded distilled alcohol (bai jiu) from rural central China: Analysis and public health risk. The International Journal Of Alcohol And Drug Research, 6(1), 59-67. doi:http://dx.doi.org/10.7895/ijadr.v6i1.236Aims: To test 47 samples of locally distilled unrecorded beverage alcohol (bai jiu) obtained in rural central China.Methods: Alcohol samples purchased from home-based makers or from small village shops were analyzed for ethanol, methanol, acetaldehyde, ethyl acetate, six higher alcohols, arsenic, cadmium, and lead. Results were judged against the standards for these compounds set by the AMPHORA Project.Findings: Ethanol concentrations ranged from 38.7% to 63.7% (mean 50.4%). Methanol and methyl acetate detected in all samples did not exceed the Alcohol Measures for Public Health Research Alliance (AMPHORA) limits. Acetaldehyde was present in all samples, with three samples exceeding the AMPHORA limit by a small amount. Lead was found in 57.4% of the samples with one sample exceeding the AMPHORA limit; cadmium was found in 89.4% of the samples with two exceeding the AMPHORA limit. Arsenic was found in 46.8% of the samples with none exceeding the AMPHORA limit.Conclusions: The three samples that exceeded AMPHORA limits for cadmium or lead are of concern in terms of the potential of long-term exposure for local people who regularly consume locally made bai jiu. The main health concern from bai jiu appears to be the risk associated with high ethanol concentration—the same health concern as for recorded, commercially produced spirits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».