Assessment of Lead and Iron Concentration in Cosmetics Traded in the AL-Ajilat City Market
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the concentrations of heavy metals, namely lead (Pb) and iron (Fe), in lipsticks, foundations, and face powders to ensure compliance with international safety standards and assess potential health risks. Using atomic absorption spectroscopy (AAS), samples were analyzed for heavy metal content and compared to WHO, FDA, and Health Canada guidelines. Results included that lead levels in lipsticks ranged from 0.03 to 6.15 ppm, with one sample exceeding the WHO limit of 0.01 ppm, raising safety concerns. Iron levels were alarmingly high, with a maximum of 2,566 ppm, well above the WHO guideline of 0.3 ppm. Baseline samples consistently showed low levels of lead at 0.03 ppm, but iron concentrations reached 5,735 ppm, indicating significant safety deviations. Lead concentrations in the face powders ranged from 0.03 to 2.14 ppm, with some exceeding the WHO limit, while iron levels averaged 2,613 ppm, well above acceptable limits. The study concluded that high iron levels in these cosmetic products pose health risks, stressing the need for stricter regulatory oversight and quality control in the cosmetics industry.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».