Determination of Clopidol Residues in Chicken Tissues by Liquid Chromatography: Collaborative Study
Notice bibliographique
Résumé
Eighteen laboratories participated in a collaborative study on the determination of clopidol residues in chicken muscle tissues by liquid chromatography. Of these, results from 16 laboratories which rigorously followed the method were subjected to statistical analysis. The method performance was assessed by all participants using 14 samples of chicken muscle fortified at concentrations ranging from 0.1 to 5.0 mg/kg. In addition, 9 participants each reported results for 6 clopidol-incurred samples in chicken muscle. Test portions were extracted with acetonitrile, and the extracts were purified with alumina and anion exchange resin solid-phase extraction cartridges in sequence. Clopidol was separated by reversed-phase liquid chromatography and quantified at 270 nm. Average recoveries ranged from 81.8 to 85.4%, reproducibility relative standard deviation (RSDR) ranged from 11.9 to 22.6%, and repeatability relative standard deviation (RSDr) ranged from 9.9 to 15.1%. For clopidol-incurred samples at concentrations of 0.100-0.687 mg/kg, the mean determination value range was 0.099-0.659 mg/kg; RSDR was 12.6-19.8%, RSDr was 3.1-8.5%; and HORRAT values were 0.7-1.1. The accuracy and precision of the method are in conformity with the requirements specified by AOAC INTERNATIONAL. The method was adopted Official First Action in April 2003.
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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 | 0,028 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».