Evaluation of the Performance of a Portable Mid‐Infrared Analyzer for the Rapid Determination of Total <i>Trans</i> Fat in Fast Food
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The performance of a novel, transmission‐mode, portable, Fourier transform infrared (FTIR) analyzer was evaluated and compared to that of a benchtop attenuated total reflection (ATR)‐FTIR spectrometer. The total concentration of trans fatty acids in the fat extracted from 19 representative fast foods was rapidly (<5 min) quantified in a single measurement after conversion to fatty acid methyl esters (FAME). While the FTIR determination is rapid, the time required for extraction and derivatization is not. For all extracts, the total trans FAME concentration varied from approximately 0.5 to 11 % (of total FAME) as determined using the portable FTIR analyzer. The trans fat contents (mean ± SD), expressed in grams per serving and calculated on the basis of total fat content and FTIR determination of trans fat content, were found to be 1.00 ± 0.42 for hamburgers, 0.67 ± 0.78 for chicken tenders, 1.00 ± 1.24 for French fries, and 0.27 ± 0.23 for apple pies. Determinations of total trans ‐unsaturated FAME were consistent with those obtained by use of ATR‐FTIR and GC official methods (AOCS Cd 14e‐09 and AOCS Ce 1j‐07, respectively). These results indicate that the portable FTIR analyzer is suitable for the rapid and routine quantification of total trans fat measured as FAME prepared from fats extracted from fast foods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».