MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2044325101 · doi:10.1021/jf020594k

Heavy and Light Beer:  A Carbon Isotope Approach To Detect C<sub>4</sub> Carbon in Beers of Different Origins, Styles, and Prices

2002· article· en· W2044325101 sur OpenAlexaboutno aff
J. Renée Brooks, Nina Buchmann, Sue Phillips, Bruce Ehleringer, R. D. Evans, Mike Lott, Luiz Antônio Martinelli, William T. Pockman, Darren R. Sandquist, Jed P. Sparks, Lynda Sperry, David G. Williams, James R. Ehleringer

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon fibersIsotopes of carbonCarbon-14IsotopeEnvironmental chemistryChemistryEnvironmental scienceTotal organic carbonMathematicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The carbon isotope ratios (delta(13)C) of 160 beers from around the world ranged from -27.3 to -14.9 per thousand, primarily due to variation in the percentage of C(3) or C(4) plant carbon in the final product. Thirty-one percent of beers had a carbon signature of C(3) plants (barley, rice, etc.), whereas the remaining 69% contained some C(3)-C(4) mixture (mean of mixtures, 39 +/- 11% C(4) carbon). Use of C(4) carbon (corn, cane sugar, etc.) was not confined to beers from any particular region (Pacific Rim, Mexico, Brazil, Europe, Canada, and the United States). However, the delta(13)C of European beers indicated mostly C(3) plant carbon. In contrast, U.S. and Canadian beers contained either only C(3) or C(3)-C(4) mixtures; Brazilian, Mexican, and Pacific Rim beers were mostly C(3)-C(4) mixtures. Among different lagers, U.S.-style lagers generally contained more C(4) carbon than did imported pilsners. Among different ales, those brewed by large high-production breweries contained significant proportions of C(4) carbon, while C(4) carbon was not detected in microbrewery or home-brew ales. Furthermore, inexpensive beers generally contained more C(4) carbon than expensive beers.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations76
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agricultural and Food ChemistryMême sujetHorticultural and Viticultural ResearchTravaux en français237 207