Understanding the Environmental Distribution and Potential Health Risks of Pollutants from Deodorant Products: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Deodorants are frequently used personal care products; however, questions have been raised concerning their possible toxicity to cause air and water pollution, and their potential impact on human health. The degree to which deodorant ingredients, such as fragrance chemicals, antibacterial compounds, aluminium compounds, and preservatives, are toxic depends on their chemical composition. Many of these chemicals have been connected to adverse health effects, such as skin rashes, allergic reactions, endocrine disruption, and respiratory problems. Understanding these chemicals’ toxicity is crucial for determining any potential risks to human health. Spray formulations have the potential to release volatile organic compounds into the air, such as propellants and fragrance chemicals, which can be harmful to human respiratory health and lead to indoor and outdoor air pollution. Improper disposal and wastewater treatment can lead to the contamination of water bodies, potentially impacting aquatic ecosystems and human water supplies. This review provides an overview of the toxicity of deodorant ingredients in various formulations, including sprays, roll-ons, and sticks. The partition coefficients Log Kaw (air-water partition coefficient), Log Koa (airorganic carbon partition coefficient), and Log Kow (octanol-water partition coefficient), values of deodorant ingredients were summarized for assessing their potential for long-range transport, persistence in the environment, and bioaccumulation in organisms.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».