Analysis of veterinary drug residues in fish and shrimp composites collected during the Canadian Total Diet Study, 1993–2004
Notice bibliographique
Résumé
Thirty shrimp, marine fish, freshwater fish, and canned fish composite samples collected and prepared as part of the Canadian Total Diet Study were analysed for 39 different veterinary drug residues. The analyses were undertaken to obtain baseline data that could be used to estimate the dietary exposure of Canadians to these residues. The most frequently observed residue was AOZ (four out of 30 samples), the metabolite of furazolidone, at a range of 0.50 to 2.0 ng g(-1) wet weight. Other residues detected included enrofloxacin (three samples; 0.3-0.73 ng g(-1)), leucomalachite green (three samples; 0.73-1.2 ng g(-1)), oxolinic acid (two samples; 0.3-4.3 ng g(-1)), AMOZ (the metabolite of furaltadone; one sample; 0.40 ng g(-1)), chloramphenicol (one sample; 0.40 ng g(-1)), and SEM (the metabolite of nitrofurazone; one sample; 0.8 ng g(-1)). The results of this survey indicate that Canadians are exposed to low ng g-1 concentrations of some banned and unapproved veterinary drug residues via the consumption of certain fish and shrimp.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».