QUANTIFICATION OF HEAVY METALS AND OTHER CONTAMINANTS IN SOME EYE MAKE-UP PRODUCTS USING ICP-OES, XRF AND XRD TECHNIQUES
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the determination, as well as, the composition of some heavy metals contained in 34 eye cosmetic samples. These samples were selected from different shops at Jeddah markets in Saudi Arabia and were manufactured from different countries (China, Saudi Arabia, Italy, Canada and USA). The quantification of selected elements was achieved by ICP-OES Spectrometry for all samples after digestion with concentrated acids HNO3: HClO3 in ratio 4:1. The elemental analysis of heavy metals was performed by X-ray Fluorescence for eyeshadow samples. The composition of some samples was studied by PXRD (Powder X-Ray Diffraction). The overall results of this research revealed that heavy metals present in eye cosmetics products are within acceptable limits while some of those lower price products imported from China can be harmful, and some of them have failed some tests of SASO. The prolonged use of such products can be a potential threat to human health since heavy metals can accumulate in human tissues over time and induce allergic problems. It is highly recommended to control the quality of these products and to aware consumers to be careful when they purchase low price products.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».