Engineered nanomaterials and human health: Part 1. Preparation, functionalization and characterization (IUPAC Technical Report)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nanotechnology is a rapidly evolving field, as evidenced by the large number of publications on the synthesis, characterization, and biological/environmental effects of new nano-sized materials. The unique, size-dependent properties of nanomaterials have been exploited in a diverse range of applications and in many examples of nano-enabled consumer products. In this account we focus on Engineered Nanomaterials (ENM), a class of deliberately designed and constructed nano-sized materials. Due to the large volume of publications, we separated the preparation and characterisation of ENM from applications and toxicity into two interconnected documents. Part 1 summarizes nanomaterial terminology and provides an overview of the best practices for their preparation, surface functionalization, and analytical characterization. Part 2 (this issue, Pure Appl. Chem. 2018; 90(8): 1325–1356) focuses on ENM that are used in products that are expected to come in close contact with consumers. It reviews nanomaterials used in therapeutics, diagnostics, and consumer goods and summarizes current nanotoxicology challenges and the current state of nanomaterial regulation, providing insight on the growing public debate on whether the environmental and social costs of nanotechnology outweigh its potential benefits.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».