MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W201258743 · doi:10.1520/jfs2003122

Analysis and Classification of Common Vegetable Oils

2003· article· en· W201258743 sur OpenAlexaff
S.B. Jilcott Pitts, Claire Thomson

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaTetramethylammonium hydroxideSunflowerChemistryTransesterificationFatty acidFood scienceGas chromatography–mass spectrometryPeanut oilSunflower seedGas chromatographyChromatographyFatty acid methyl esterMass spectrometryOrganic chemistryBiodieselAgronomyBiologyRaw materialCatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis of fatty acids from common vegetable oils was investigated for application to forensic casework. A base-catalyzed transesterification of the fatty acids to fatty acid methyl esters using tetramethylammonium hydroxide was simple, rapid, straightforward and inexpensive. Canola, corn, olive, peanut, safflower, soybean and sunflower oils were able to be classified based on their fatty acid methyl ester profiles. Using gas chromatography-mass spectrometry, the detection limits for canola, corn, olive, peanut and safflower oils were determined to be 0.4 mg/mL or less and 0.2 mg/mL or less for soybean and sunflower oils.

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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations11
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Forensic SciencesMême sujetAdvanced Chemical Sensor TechnologiesTravaux en français237 207