Caracterização elementar de tinturas capilares por meio de EDXRF
Bibliographic record
Abstract
O uso de cosmeticos e conhecido desde o Antigo Egito e utilizado como artigo de melhoria da aparencia e tornou-se rotineiro. Atualmente cerca de 25% da populacao adulta utiliza tinturas capilares. Como o produto e aplicado em regiao sensivel e bastante vascularizada, e importante conhecer o conteudo dessas tinturas para identificar os elementos presentes neste cosmetico. O objetivo deste trabalho e fazer a caracterizacao elementar de tinturas capilares e verificar se ha danos potenciais associados a saude relacionados ao uso do produto. A ANVISA classifica esses produtos, na Resolucao RDC no79, como Grau 2 devido ao risco potencial apresentado. Entretanto, no Canada, o Health Canada estabelece que os cosmeticos nao devem conter metais pesados, tais como Pb, As, Cd, Hg e Sb. Foi realizada a caracterizacao elementar de amostras de cinco coloracoes e marcas diferentes de tinturas capilares com a tecnica de EDXRF. O equipamento (Amptek) utilizado e composto por tubo Mini-X, alvo de Ag, e detector SDD-123. Os parâmetros tecnicos empregados foram 40kV, 10µA e 900s. Os resultados preliminares da analise das linhas de emissao das energias caracteristicas indicou que as amostras contem Cl, S, Si, P, Ni, Cu alem de outros elementos sob analise.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".