Multi-elemental risk assessment of various baby rice cereals: some cause for concern?
Notice bibliographique
Résumé
This study used batch and online methods to accurately determine how much arsenic (As), chromium (Cr), selenium (Se), cadmium (Cd), lead (Pb), copper (Cu), iron (Fe), and zinc (Zn) can be leached from baby rice cereals into a baby’s body. Speciation analysis of the saliva and gastric juice leachates was conducted to further assess the risk associated with the continued consumption of baby rice cereal for infants. A simple 15 min chromatographic analysis successfully separated eight species consisting of As(III), monomethylarsonic acid (MMA), dimethylarsinic acid (DMA), As(V), Se(IV), Se(VI), Cr(III), and Cr(VI). Given that 95%–100% As, 29%–100% Cr, 62%–100% Pb, 70%–100% Se, 63%–100% Cd, 36%–100% Cu, 67%–100% Fe, and 70%–100% Zn were bio-accessible and the speciation analysis results showed all bio-accessible As and Se to be in the forms of As(V) and Se(VI) and 70%–100% of Cr to be in the Cr(III) form, a variety of foods should be fed to infants rather than just baby rice cereal to ensure a well-balanced diet and less exposure to As at such a young age.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».