Regulatory aspects of nanotechnology in the agri/feed/food sector in EU and non-EU countries
Notice bibliographique
Résumé
Nanotechnology has the potential to innovate the agricultural, feed and food sectors (hereinafter referred to as agri/feed/food). Applications that are marketed already include nano-encapsulated agrochemicals or nutrients, antimicrobial nanoparticles and active and intelligent food packaging. Many nano-enabled products are currently under research and development, and may enter the market in the near future. As for any other regulated product, applicants applying for market approval have to demonstrate the safe use of such new products without posing undue safety risks to the consumer and the environment. Several countries all over the world have been active in examining the appropriateness of their regulatory frameworks for dealing with nanotechnologies. As a consequence of this, different approaches have been taken in regulating nano-based products in agri/feed/food. The EU, along with Switzerland, were identified to be the only world region where nano-specific provisions have been incorporated in existing legislation, while in other regions nanomaterials are regulated more implicitly by mainly building on guidance for industry. This paper presents an overview and discusses the state of the art of different regulatory measures for nanomaterials in agri/feed/food, including legislation and guidance for safety assessment in EU and non-EU countries.
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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 | 0,015 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».