Monitoring residues of pesticides in food in Brazil: A multiscale analysis of the main contaminants, dietary cancer risk estimative and mechanisms associated
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Pesticides pose a risk for cancer development and progression. People are continuously exposed to such substances by several routes, including daily intake of contaminated food and water, especially in countries that are highly pesticide consumers and have very permissive legislation about pesticide contamination as Brazil. This work investigated the relationship among pesticides, food contamination, and dietary cancer risk. Methods: Analyzed two social reports from the Brazilian Government: the Program for Analysis of Residues of Pesticides in Food (PARA) and The National Program for Control of Waste and Contaminants (PNCRC). Results and discussion: First, we characterized the main pesticide residues detected over the maximum limits allowed by legislation or those prohibited for use in food samples analyzed across the country. Based on this list, we estimated the dietary cancer risks for some of the selected pesticides. Finally, we searched for data about dietary cancer risks and carcinogenic mechanisms of each pesticide. We also provided a critical analysis concerning the pesticide scenario in Brazil, aiming to discuss the food contamination levels observed from a geographical, political, and public health perspective. Exposures to pesticides in Brazil violate a range of human rights when food and water for human consumption are contaminated.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».