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Enregistrement W2060779595 · doi:10.1155/2013/628397

Determination of Mercury in Ayurvedic Dietary Supplements That Are Not Rasa Shastra Using the Hydra-C Direct Mercury Analyzer

2013· article· en· W2060779595 sur OpenAlexaboutno aff
Amir A. Abdalla, Robert E. Smith

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Analytical Chemistry · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueHeavy Metals in Plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)Lernaean HydraMicrowave digestionChemistryTraditional medicineDietary supplementInductively coupled plasma mass spectrometryEnvironmental chemistryMass spectrometryFood scienceDetection limitBiologyChromatographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mercury has been determined in Ayurvedic dietary supplements (Trifala, Trifala Guggulu, Turmeric, Mahasudarshan, Yograj, Shatawari, Hingwastika, Shatavari, and Shilajit) by inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS) and direct mercury analysis using the Hydra-C direct mercury analyzer (Teledyne Leeman Labs Hudson, NH, USA). Similar results were obtained from the two methods, but the direct mercury analysis method was much faster and safer and required no microwave digestion (unlike ICP-MS). Levels of mercury ranged from 0.002 to 56 μ g/g in samples of dietary supplements. Standard reference materials Ephedra 3240 and tomato leaves that were from the National Institute of Standard and Technology (NIST) and dogfish liver (DOLT3) that was from the Canadian Research Council were analyzed using Hydra-C method. Average mercury recoveries were 102% (RSD% 0.0018), 100% (RSD% 0.0009), and 101% (RSD% 0.0729), respectively. Hydra-C method Limit Of Quantitation was 0.5 ng.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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