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Enregistrement W1978394274 · doi:10.1021/jf025761v

Multielement Analysis of Canadian Wines by Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry (ICP-MS) and Multivariate Statistics

2003· article· en· W1978394274 sur OpenAlexaffabout
Vivien F. Taylor, Henry P. Longerich, John D. Greenough

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensOkanagan CollegeOkanagan University CollegeMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWineTrace elementInductively coupled plasma mass spectrometryProvenanceChemistryMass spectrometryInductively coupled plasmaMultivariate statisticsEnvironmental chemistryTRACE (psycholinguistics)Analytical Chemistry (journal)Composition (language)GeologyChromatographyPlasmaMathematicsGeochemistryStatisticsFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trace element fingerprints were deciphered for wines from Canada's two major wine-producing regions, the Okanagan Valley and the Niagara Peninsula, for the purpose of examining differences in wine element composition with region of origin and identifying elements important to determining provenance. Analysis by ICP-MS allowed simultaneous determination of 34 trace elements in wine (Li, Be, Mg, Al, P, Cl, Ca, Ti, V, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, As, Se, Br, Rb, Sr, Mo, Ag, Cd, Sb, I, Cs, Ba, La, Ce, Tl, Pb, Bi, Th, and U) at low levels of detection, and patterns in trace element concentrations were deciphered by multivariate statistical analysis. The two regions were discriminated with 100% accuracy using 10 of these elements. Differences in soil chemistry between the Niagara and Okanagan vineyards were evident, without a good correlation between soil and wine composition. The element Sr was found to be a good indicator of provenance and has been reported in fingerprinting studies of other regions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations156
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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