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Enregistrement W4404494128 · doi:10.1002/9781394270576.ch19

Regulatory Aspects of Antioxidants

2024· other· en· W4404494128 sur OpenAlexaboutno aff
Kiran Kumar Bellapu, Tejaswini Mergu, Nikhil Vinod Shirsath, Pooja Anil Shende, Pavankumar Yashvantrao Vasu, Deepak Kumar Jindal, Parul Grover, Saurabh Srivastava, Rakesh K. Sindhu, Sandeep Kumar

Notice bibliographique

RevueAntioxidants · 2024
Typeother
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueFree Radicals and Antioxidants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryComputational biologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To stop oxidative damage in the human body, antioxidants are frequently utilized in both food and pharmaceutical products. Oxidative damage is one of the root causes of many diseases, such as cardiovascular, Alzheimer's, cancer, etc. Antioxidants such as ascorbic acid, butylated hydroxytoluene, propyl gallate, butylated hydroxy anisole, and sodium metabisulphite are common excipients that are used in the finished product to reduce the oxidation of active substances. They could come from either natural or synthetic sources. Protecting food goods from oxidation-related deterioration, such as rancid fat, color changes, and nutritional loss, extends their shelf life. The approval and marketing of antioxidants based on the benefit-to-risk ratio are heavily influenced by regulatory bodies such as the European Economic Commission (EEC) in Europe, the Food and Drug Administration (FDA) in the United States, and the Food and Drug Regulations in Canada. The safety, quality, and efficacy information is essential to submit in a common technical document at the time of excipients approval. The amount of antioxidants in the food products is indicated by a nutrient content claims on the label. Moreover, inadequate doses and durations of therapy in clinical trials could explain the lack of positive outcomes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,003

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,232 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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