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Enregistrement W3162862260 · doi:10.1021/cen-09914-scicon6

Adulterants detected in hand sanitizers

2021· article· en· W3162862260 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Howes

Notice bibliographique

RevueC&EN Global Enterprise · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacillus and Francisella bacterial research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHand sanitizerCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Food and drug administrationBusinessAgriculture2019-20 coronavirus outbreakPandemicProduct (mathematics)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)IngredientChemistryFood scienceVirologyMedicineMathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As COVID-19 case numbers grew during the pandemic, so did the market for alcohol-based hand sanitizers. With demand outstripping supply, many companies stepped up to make the product or its key ingredient, ethanol, which dismantles SARS-CoV-2, the virus that causes COVID-19. Regulatory agencies such as the US Food and Drug Administration and Health Canada also relaxed regulations in response to the pandemic so that alcohols such as technical-grade ethanol, which has higher levels of specific contaminants than the typical pharmaceutical-grade ethanol, could be used for hand sanitizers. But in a recorded talk played at ACS Spring 2021, Timothy J. Tse of the University of Saskatchewan reported that some hand sanitizers have worrying levels of impurities. Tse presented the data ( Int. J. Environ. Res. Public Health 2021, DOI: 10.3390/ijerph18073766 ), during a talk in the Division of Agricultural and Food Chemistry. Tse and colleagues Fina B. Nelson and Martin J.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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