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Enregistrement W1971239183 · doi:10.5539/jfr.v2n1p19

Essentail and Toxic Metals in Lebanese Marketed Canned Food: Impact of Metal Cans

2013· article· en· W1971239183 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueHeavy Metals in Plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLebanese American University
Mots-clésFood scienceFish <Actinopterygii>ToxicologySignificant differenceChemistryFood productsFood qualityMathematicsBiologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

&lt;p&gt;Canned foods are frequently consumed in Lebanon, and limited reported information about metal content in Lebanese marketed canned food. The objective of this study is to assess metal content of different canned food sold in Lebanese market and the impact of metal cans on food quality. Results indicated that Fe has the highest percentage of metals in cans, some cans the % of Al was comparable to Fe and 50% of cans had Sn up to 12%. The analysis of variance (ANOVA) of each metal indicated statistically significant difference of metal levels in the different food categories, except for Cr. In food Fe, Zn, Cu, Al, and Sn levels were below the international permissible levels. But in some artichoke and mushroom Sn levels were close to EU permissible limit, a correlation existed between levels of Sn and Al in cans and the respective food. Lead highest levels were in corn and fava beans, Hg in fish, and both were below PTWI levels. Thirty percent of vegetables and legumes and 45% of fish samples had Cd levels above EU permissible level (0.1 ug/g). This finding necessitates continuous monitoring of Cd levels in canned food for providing citizens with safe food.&lt;/p&gt;

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle