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Record W7027072733

Avis de l'Anses relatif à l’évaluation des risques sanitaires liés à l’usage de masques contenant du graphène

2021· report· fr· W7027072733 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2021
Typereport
Languagefr
FieldEngineering
TopicGraphene and Nanomaterials Applications
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHair dyesPopulationIle de france2019-20 coronavirus outbreak
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En avril 2021, les autorités canadiennes ont retiré du marché des masques de protection contenant du graphène, commercialisés pour la protection contre la COVID-19, à la suite de l’identification d’un potentiel risque pulmonaire pouvant être provoqué par l’inhalation de particules de graphène.Des investigations menées par différents acteurs publics français (SpF, ANSM, LNE2, etc.), notamment à propos de masques acquis pour le compte de l’État, mènent au constat que de tels masques sont présents sur le marché français ou ont été vendus à des acteurs français.En effet, les masques contenant du graphène mis en cause par les autorités canadiennes (masques FFP2 commercialisés par la société Shandong Shengquan) ont également été acquis en 2020 par les autorités françaises et distribués notamment aux professionnels de santé.De plus, la Direction Générale de la Concurrence, de la Consommation et de la Répression des Fraudes (DGCCRF) a procédé au retrait de plusieurs lots de masques pour lesquels les boîtes mentionnaient la présence de graphène pour une activité biocide ce qui ne respecte pas la réglementation relative aux produits biocides en vigueur. Ainsi, au regard du risque potentiel lié à l’usage de ces produits et de l’importance que revêt le port du masque en population générale et professionnelle dans le cadre de l’épidémie de COVID-19, la DGS a saisi l’Anses afin d’évaluer les risques sanitaires liés au port de masques contenant du graphène.[Saisine liée n°2021-SA-0087]

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.319
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.023
GPT teacher head0.245
Teacher spread0.222 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
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