An investigation into the present levels of contamination in children’s toys and jewelry in different countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Contamination by heavy metals and toxic elements in children's toys and jewelry is an ongoing challenge in different countries. These contaminants can enter the children's body via oral, dermal, and respiratory routes, leading to adverse health effects. This study aimed to investigate the present levels of contamination in children's toys and jewelry in 15 countries, including UK, Saudi Arabia, Cambodia, China, Kosovo, Nigeria, North American, Kazakhstan, UAE, Pakistan, Iraq, Israel, West Bank/Palestine, Czech Republic, and Turkey. In this review, the legislation and recommendation of the United States (U.S.), the Bureau of Indian Standards (BIS), Turkish Standards Institute (TSE), Canada, and the European Union (E.U.) on toxic elements in toys and jewelry are introduced. Plastic or metallic toys and children's jewelry still have the most severe toxic elements pollution and the existence of lead (Pb), nickel (Ni), cadmium (Cd), arsenic (As), mercury (Hg), chromium (Cr), copper (Cu), selenium (Se), barium (Ba), Zinc (Zn), cobalt (Co), manganese (Mn), bisphenol A, phthalates, parabens, azo dyes, and flame retardants has been regarded as an ongoing challenge in these articles. Finally, this review offers benchmarking of the concentrations of toxic elements in all types of children's toys and jewelry in different nations.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».