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Enregistrement W2050252884 · doi:10.6000/1927-5129.2014.10.57

Residue Removal of Pesticides from Brinjal Using Different Processing Methods

2014· article· en· W2050252884 sur OpenAlexvenueno aff
Aasia Akbar Panhwar, Saghir Ahmed Sheikh, Aijaz Hussain Soomro, Ghulam Hussain Abro

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Residue Analysis and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPesticidePesticide residueChemistryImidaclopridBifenthrinEndosulfanResidue (chemistry)Emamectin benzoateBlanchingToxicologyChromatographyFood scienceAgronomyBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study was conducted on the residual removal of six pesticides (bifenthrin, profenofos, endosulfan, imidacloprid difenthiuron and emamectin benzoate) from brinjal by using various house hold processing methods such as washing, detergent washing, peeling, drying and cooking/frying etc. The data revealed that high amount of all pesticide residues (above MRLs) were present and unfit for human consumption in raw form. From water soluble pesticides diafenthiuron reduced more in blanching as compared with imidacloprid and emamectin benzoate. Frying reduced the residues more effectively, rendering it fit for human consumption. Washing followed by frying reduced the fat soluble residues >70% whereas water soluble pesticide residues >80%. It was concluded that each processing was found to be effective in reduction of pesticides residues.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations9
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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