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Enregistrement W4389222210 · doi:10.3390/jox13040047

Carbon Nanotubes and Graphene Materials as Xenobiotics in Living Systems: Is There a Consensus on Their Safety?

2023· article· en· W4389222210 sur OpenAlexaff
David Gendron, Grzegorz Bubak

Notice bibliographique

RevueJournal of Xenobiotics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGraphene and Nanomaterials Applications
Établissements canadiensCegep de Thetford
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotechnologyCarbon nanotubeBiomedicineGrapheneContext (archaeology)Impact of nanotechnologyBiocompatibilityHuman healthRisk analysis (engineering)Materials scienceSocietal impact of nanotechnologyBusinessMedicineBioinformaticsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon nanotubes and graphene are two types of nanomaterials that have unique properties and potential applications in various fields, including biomedicine, energy storage, and gas sensing. However, there is still a debate about the safety of these materials, and there is yet to be a complete consensus on their potential risks to human health and the environment. While some studies have provided recommendations for occupational exposure limits, more research is needed to fully understand the potential risks of these materials to human health and the environment. In this review, we will try to summarize the advantages and disadvantages of using carbon nanotubes and graphene as well as composites containing them in the context of their biocompatibility and toxicity to living systems. In addition, we overview current policy guidelines and technical regulations regarding the safety of carbon-based nanomaterials.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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