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Enregistrement W2007782751 · doi:10.1007/s11746-005-5165-5

Determination of the fatty acid composition of canola, flax, and solin by near‐infrared spectroscopy

2005· article· en· W2007782751 sur OpenAlexaff
Bert Siemens, J. K. Daun

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Chemometric Analyses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaIodine valueOleic acidLinoleic acidChemistryLinolenic acidComposition (language)CultivarFood scienceFatty acidBotanyAgronomyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The ability to rapidly measure key FA in oilseed crops would assist in the administration of identity‐preserved systems in the grain‐handling system or in selection systems in plant‐breeding programs. This study shows near‐infrared reflectance (NIR) spectroscopy to be a reliable method of determining FA composition in canola, flax, and solin (low‐linolenic flax), for oleic acid, linoleic acid, linolenic acid, and iodine value, and to a limited extent for saturated fat. Samples from cultivar trials, harvest surveys, and export shipments were scanned on a NIRSystems 6500 spectrometer (Silver Spring, MD), and calibrations were developed and optimized using modified partial least squares. SE of prediction results for prediction sets of canola, flax, and solin, were, respectively: oleic acid (0.77, 1.03, 0.62%); linoleic acid (0.71, 1.20, 0.37%); linolenic acid (0.42, 0.62, 0.08%); saturated FA (0.23, 0.39, 0.31%); and iodine value (0.63, 0.95, 0.43 units).

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 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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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