Engineered nanomaterials and human health: Part 2. Applications and nanotoxicology (IUPAC Technical Report)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research on engineered nanomaterials (ENM) has progressed rapidly from the very early stages of studying their unique, size-dependent physicochemical properties and commercial exploration to the development of products that influence our everyday lives. We have previously reviewed various methods for synthesis, surface functionalization, and analytical characterization of ENM in a publication titled ‘Engineered Nanomaterials: Preparation, Functionalization and Characterization’. In this second, inter-linked document, we first provide an overview of important applications of ENM in products relevant to human healthcare and consumer goods, such as food, textiles, and cosmetics. We then highlight the challenges for the design and development of new ENM for bio-applications, particularly in the rapidly developing nanomedicine sector. The second part of this document is dedicated to nanotoxicology studies of ENM in consumer products. We describe the various biological targets where toxicity may occur, summarize the four nanotoxicology principles, and discuss the need for careful consideration of the biodistribution, degradation, and elimination routes of nanosized materials before they can be safely used. Finally, we review expert opinions on the risk, regulation, and ethical aspects of using engineered nanomaterials in applications that may have direct or indirect impact on human health or our environment.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».