A comprehensive insight into metal oxide nanoparticle synthesis, associated regulations, and application in the agri‐food sector
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To achieve global sustainability goals, it is necessary to ensure food safety and security by adopting sustainable agricultural practices. However, the current agri‐food sector is not only in its most vulnerable state, but it is also becoming a threat to the environment due to the combination of industrial and human activities that are detrimental. These activities, including the use of highly toxic agrochemicals, have deteriorated the quality of arable soil, thereby impacting food security. One area of research emerging in recent years as a promising avenue to combat concerns around agricultural soil quality and productivity is that of the application of metal and metal oxide nanoparticles (MONPs). In this review, we comprehensively examine the synthesis processes, application, environmental impact, and regulations associated with MONPs in the agri‐food sector. In agriculture, these nanoparticles have been demonstrated to enhance crop yields by acting as delivery systems for nutrients, preventing soil degradation, and reducing the need for pesticides and fertilizers. In relation to ensuring food quality and security, these nanoparticles are used as additives to enhance nutritional content, improve texture, and extend shelf life. Alternatively, the antimicrobial properties of metal and metal oxide nanoparticles can be used to modify packaging materials and make them more effective at preserving food, reducing food waste by inhibiting the growth of harmful bacteria, and reducing the risk of foodborne illnesses. Overall, using nanoparticles in the agriculture and food industry offers exciting opportunities to promote sustainability, reduce environmental pollution, and improve food quality and safety.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».