Pesticide Residues in Peri-Urban Bovine Milk from India and Risk Assessment: A Multicenter Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Pesticides residue poses serious concerns to human health. The present study was carried out to determine the pesticide residues of peri-urban bovine milk (n = 1183) from five different sites (Bangalore, Bhubaneswar, Guwahati, Ludhiana and Udaipur) in India and dietary exposure risk assessment to adults and children. Pesticide residues were estimated using gas chromatography with flame thermionic and electron capture detectors followed by confirmation on gas chromatography-mass spectrometer. The results noticed the contamination of milk with hexachlorocyclohexane (HCH), dichloro-diphenyl trichloroethane (DDT), endosulfan, cypermethrin, cyhalothrin, permethrin, chlorpyrifos, ethion and profenophos pesticides. The residue levels in some of the milk samples were observed to be higher than the respective maximum residue limits (MRLs) for pesticide. Milk samples contamination was found highest in Bhubaneswar (11.2%) followed by Bangalore (9.3%), Ludhiana (6.9%), Udaipur (6.4%) and Guwahati (6.3%). The dietary risk assessment of pesticides under two scenarios i.e. lower-bound scenario (LB) and upper-bound (UB) revealed that daily intake of pesticides was substantially below the prescribed acceptable daily intake except for fipronil in children at UB. The non-cancer risk by estimation of hazard index (HI) was found to be below the target value of one in adults at all five sites in India. However, for children at the UB level, the HI for lindane, DDT and ethion exceeded the value of one in Ludhiana and Udaipur. Cancer risk for adults was found to be in the recommended range of United States environment protection agency (USEPA), while it exceeded the USEPA values for children.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle