Metallisten korujen ja korun osien kadmium- ja lyijypitoisuus sekä nikkelin liukenevuus
Bibliographic record
Abstract
Insinöörityö suoritettiin Tukesissa, Turvallisuus- ja kemikaalivirastossa Suomessa. Insinöörityö on osa Euroopan kemikaaliviraston valvontafoorumin REACH-EN-FORCE-4 valvontaprojektia. \n \nInsinöörityössä tutkittiin analysoimalla, löytyykö metallista valmistetuissa koruissa tai korun osissa kadmium- ja lyijypitoisuusylityksiä tai nikkelin liukenemisylityksiä enemmän kuin EU-lainsäädännön rajoitukset sallivat. Kaikki kolme tutkittavaa raskasmetallia, kadmium, lyijy ja nikkeli, voivat aiheuttaa syöpää, vaurioittaa perimää ja/tai ovat lisääntymiselle vaarallisia \n \nInsinöörityön ja tutkimuksen tarkoitus oli pääasiallisesti saavuttaa Suomen ja EU:n markkinoille parempaa tuoteturvallisuutta kuin aiemmin ja sen myötä poistaa markkinoilta vaatimusten vastaisia, raskasmetalleja sisältäviä korun osia ja koruja. Tarkoituksena oli myös lisätä toimijoiden ja kuluttajien tuote- ja kemikaalitietoutta ja kannustaa heitä tuotehankinnoissa vastuullisuuteen. \n \nNäytteet hankittiin v. 2016 ja niistä korun osia oli 48 kpl ja koruja 43 kpl. Näytteet oli pääosin valmistettu Kiinassa. Joitakin näytteitä tutkittiin Tukesin XRF-laitteella mutta lopullisen, kaikkien näytteiden testauksen suoritti Labtium Oy, \n \nKaikista (91 kpl) näytteistä löytyi (16 kpl) joko kadmiumpitoisuusylitys tai nikkelin liukeneminen yli sallitun rajan. Lyijypitoisuuksia ei näytteistä löytynyt. Vaaralliset näytteet ilmoitettiin Suomen markkinavalvontarekisterissä, Tukesin verkkosivuilla. Näytteet, joilla oli maiden rajat ylittävät vaikutukset, ilmoitettiin Rapid Alert Systemissä internetissä. Näin ollen saavutettiin parempi tuoteturvallisuustaso metallista valmistettujen korujen ja korun osien markkinoilla sekä Suomessa että EU-alueella. \n \nTutkimus osoittaa, että kyseisten korujen ja korun osien tuotevalvontaa tulee jatkaa. Tuotteita, jotka eivät täyttäneet vaatimuksia, löytyi erityisesti halvoissa tuotteissa ja verkkokaupan kautta myytävissä tuotteissa.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.008 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".