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Enregistrement W2758897048 · doi:10.5539/jfr.v6n6p1

Dietary Content and Potential Health Risks of Metals in Commercial Black Tea in Kampala (Uganda)

2017· article· en· W2758897048 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Bamuwamye, Patrick Ogwok, Vivian Tumuhairwe, Richard Eragu, Henriettah Nakisozi, Patrick Engeu Ogwang

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueHeavy Metals in Plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazard quotientCadmiumArsenicCamellia sinensisBlack teaToxicologyMercury (programming language)ChemistryPotassiumFood scienceEnvironmental healthHealth risk assessmentHuman healthEnvironmental chemistryHeavy metalsMedicineBiologyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tea (Camellia sinensis (L.) Kuntze) is among the most widely consumed non-alcoholic beverages. It is a rich source of essential dietary elements mainly potassium and manganese. Tea may also contain toxic metals such as cadmium and lead which pose a threat to human health because of their toxicity. Twenty samples of commercial black tea in Kampala city were randomly obtained and analysed for potassium, sodium, aluminium, arsenic, cadmium, chromium, copper, iron, mercury, manganese, nickel, lead and zinc using Atomic Absorption Spectrophotometry. Human health risks due to exposure to toxic elements from daily consumption of tea were determined using incremental lifetime cancer risk and non-cancer hazard quotient. Metal contents of black tea sold in Kampala were below international regulatory limits. The estimated daily intake of the elements in two grams of black tea was below the recommended values. Hazard quotient and hazard index were within acceptable range. Total cancer risk levels for all the teas were also within United States Environmental Protection Agency (USEPA) acceptable range. Daily consumption of one cup containing two grams of black tea over a lifetime will promote consumer overall health and wellbeing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,508
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,006 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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