Engineered Nanoparticles and Food: Exposure, Toxicokinetics, Hazards and Risks
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing use of nanomaterials in food, we need to ask whether this poses a risk to the workers manufacturing the nanomaterials and/or consumers. Society expects safe ingredients to be used, especially for applications in food. This chapter considers the use of nanomaterials in food and what information can be used to evaluate the safety aspects of engineered nanoparticles. Any risk assessment starts with a characterization of the (nano)materials to be evaluated. This is especially important for nanomaterials because a large number of variations in their physicochemical properties are possible, which can modify their functionality and behaviour. Current basic risk assessment procedures for classical chemical substances can also be applied to the safety evaluation of nanomaterials. This approach is based on exposure assessment, hazard identification (what causes the hazard or toxic effect), hazard characterization (what is the toxic effect and the dose–response relation) and risk characterization, which describes the relationship between human exposure and the dose that induces a toxic effect in experimental studies. Aspects specific to nanoparticles have to be taken into account. Recent insights into the tissue distribution of engineered nanoparticles and modelling of the exposure of internal organs are suggested as alternative approaches to the risk assessment of engineered nanoparticles.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».