Notice bibliographique
Résumé
Cannabis is an excellent natural source of fiber and various bioactive cannabinoids. So far, at least 120 cannabinoids have been identified, and more novel cannabinoids are gradually being unveiled by detailed cannabis studies. However, cannabinoids in both natural and isolated forms are especially vulnerable to oxygen, heat, and light. Therefore, a diversity of cannabinoids is associated with their chemical instability to a large extent. The research status of structural conversion of cannabinoids is introduced. On the other hand, the use of drug-type cannabis and the phytocannabinoids thereof has been rapidly popularized and plays an indispensable role in both medical therapy and daily recreation. The recent legalization of edible cannabis further extends its application into the food industry. The varieties of legal edible cannabis products in the current commercial market are relatively monotonous due to rigorous restrictions under the framework of Cannabis Regulations and infancy of novel developments. Meanwhile, patents/studies related to the safety and quality assurance systems of cannabis edibles are still rare and need to be developed. Furthermore, along with cannabinoids, many phytochemicals such as flavonoids, lignans, terpenoids, and polysaccharides exist in the cannabis matrix, and these may exhibit prebiotic/probiotic properties and improve the composition of the gut microbiome. During metabolism and excretion, the bioactive phytochemicals of cannabis, mostly the cannabinoids, may be structurally modified during enterohepatic detoxification and gut fermentation. However, the potential adverse effects of both acute and chronic exposure to cannabinoids and their vulnerable groups have been clearly recognized. Therefore, a comprehensive understanding of the chemistry, metabolism, toxicity, commercialization, and regulations regarding cannabinoid edibles is reviewed and updated in this contribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».