Analysis of flavor and perfume using an internally cooled coated fiber device
Notice bibliographique
Résumé
A miniaturized internally cooled coated fiber device was applied for the analysis of flavors and fragrances from various matrices. Its integration with a CTC CombiPAL autosampler enabled high throughput for the analysis of analytes in complex matrices that required simultaneous heating of the matrices and cooling of the fiber coating to achieve high extraction efficiency. It was found that up to ten times increase of extraction efficiencies was observed when the device was used to extract flavor compounds in water, even when limited sample temperatures were used to preserve the integrity of target compounds. The extraction of the flavor compounds in water with the device was reproducible, with RSD not larger than 15%. The lower limits of the linear ranges were in the low ppb range, which was about one order of magnitude smaller than those obtained with the commercialized 100 microm PDMS fibers. Exhaustive extraction of some perfume ingredients from a complex matrix (shampoo) was realized. All achieved recoveries were not less than 80%. The repeatability of the extraction of the perfume compounds from shampoo was better than 10%. The linear ranges were about 1-3000 microg/g, and the LOD was about 0.2-1 microg/g. The automated internally cooled coated fiber device was demonstrated to be a powerful sample preparation tool in flavor and fragrance analysis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».