Nanoscale reference and test materials for the validation of characterization methods for engineered nanomaterials — current state, limitations, and needs
Notice bibliographique
Résumé
The rational design of engineered nanomaterials (NMs) with improved functionality and their increasing industrial application requires reliable, validated, and ultimately standardized characterization methods for their application-relevant, physicochemical key properties such as size, size distribution, shape, or surface chemistry. This calls for nanoscale (certified) reference materials (CRMs; RMs) and well-characterized reference test materials (RTMs) termed also quality control (QC) samples, assessed, e.g., in interlaboratory comparisons, for the validation and standardization of commonly used characterization methods. Thereby, increasing concerns regarding potential risks of NMs are also addressed and the road for safe and sustainable-by-design concepts for the development of new functional NMs and their use as nanomedicines is paved. With this respect, we will provide an overview of relevant international standardization and regulatory activities, definitions, and recommendations on characterization methods and review currently available organic or inorganic nanoscale CRMs, RMs, and RTMs, including their characterization or certification. In addition, we will highlight typical applications to streamline the regulatory approval process and improve manufacturability including the special challenges imposed by the colloidal nature and sometimes limited stability of NMs. Subsequently, we will critically assess the limitations of currently available nanoscale RMs and RTMs and address the gaps to be filled in the future such as the availability of NMs that come with reference data on properties other than commonly addressed particle size, such as surface chemistry or particle number concentration, or more closely resemble commercially available formulations or address application-relevant matrices.
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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 | 0,058 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».