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Enregistrement W1982775261 · doi:10.3168/jds.s0022-0302(06)72158-0

Comparison of Ion-Specific Electrode and High Performance Liquid Chromatography Methods for the Determination of Iodide in Milk

2006· article· en· W1982775261 sur OpenAlex
J. Melichercik, L. Szijarto, A.R. Hill

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChemical Analysis and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Guelph
Mots-clésChromatographyChemistryIon chromatographyIodideElectrodeIonInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two methods for the determination of I- in raw and processed milk were examined. A simple ion-specific electrode (ISE) method was compared against a more complex HPLC reference technique. Accuracy and precision were evaluated both within and between the 2 methods. Both methods yielded good recoveries for Ion spiked samples, ranging from 87 to 114% for ISE and 91 to 100% for HPLC. Within-run repeatability and between-run reproducibility were superior with the HPLC method, but were still more than acceptable with the ISE technique. Overall agreement of paired results between ISE and HPLC methods was good (r2 = 0.85 on raw herd milk; r2 = 0.84 on processed milk). The ISE method had a significant positive bias relative to the HPLC reference method. Both methods lend themselves well to the measurement of I- in raw or processed milk. Given its relatively low cost and ease of use, the ISE method is well suited as a screening method. The impressive accuracy, precision, selectivity, and limit of detection of the HPLC technique make it an ideal confirmation method.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,288 · 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