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Enregistrement W2032315259 · doi:10.1021/jf049364r

Ester Variability in Apple Varieties As Determined by Solid-Phase Microextraction and Gas Chromatography−Mass Spectrometry

2004· article· en· W2032315259 sur OpenAlexaff
J. Christopher Young, C.L. Chu, Xuewen Lu, Honghui Zhu

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Residue Analysis and Safety
Établissements canadiensUniversity of GuelphAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolid-phase microextractionMass spectrometryChromatographyGas chromatography–mass spectrometryChemistryGas chromatographyGas phaseOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solid-phase microextraction (SPME) with a polydimethylsiloxane fiber coupled with gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) was applied to the study of variability in volatiles released by 13 apple varieties. The relative amounts of 40 esters and alpha-farnesene were determined. Principal component analyses of these results clustered the apples into three groups according to skin color: red, green, and red-green. Total ester contents were highest with the red cluster apples, and the green cluster apples had the highest alpha-farnesene levels. This technology was also applied to the monitoring of changes in volatiles for apples removed from controlled-atmosphere storage with subsequent storage at 4 degrees C and room temperature. Total ester contents increased 25-fold, with the greater increases coming at room temperature, whereas alpha-farnesene levels increased only 5-fold. For apples stored at room temperature, after 11 days, the amount of increase was inversely proportional to the size of the ester: levels of smallest esters (molecular weight 116) increased 12.5-fold, and the largest esters (molecular weight 228) increased approximately 1.3-fold.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations65
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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