Exposure of U.S. adults to microplastics from commonly-consumed proteins
Notice bibliographique
Résumé
We investigated microplastic (MP) contamination in 16 commonly-consumed protein products (seafoods, terrestrial meats, and plant-based proteins) purchased in the United States (U.S.) with different levels of processing (unprocessed, minimally-processed, and highly-processed), brands (1 - 4 per product type, depending on availability) and store types (conventional supermarket and grocer featuring mostly natural/organic products). Mean (±stdev) MP contamination per serving among the products was 74 ± 220 particles (ranging from 2 ± 2 particles in chicken breast to 370 ± 580 in breaded shrimp). Concentrations (MPs/g tissue) differed between processing levels, with highly-processed products containing significantly more MPs than minimally-processed products (p = 0.0049). There were no significant differences among the same product from different brands or store types. Integrating these results with protein consumption data from the American public, we estimate that the mean annual exposure of adults to MPs in these proteins is 11,000 ± 29,000 particles, with a maximum estimated exposure of 3.8 million MPs/year. These findings further inform estimations of human exposure to MPs, particularly from proteins which are important dietary staples in the U.S. Subsequent research should investigate additional drivers of MPs in the human diet, including other understudied food groups sourced from both within and outside the U.S.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».