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Enregistrement W2090266384 · doi:10.1021/jf001210y

Characterization of Cigar Tobaccos by Gas Chromatographic/Mass Spectrometric Analysis of Nonvolatile Organic Acids:  Application to the Authentication of Cuban Cigars

2001· article· en· W2090266384 sur OpenAlexaff
Lay-Keow Ng, Michel Hupé, Micheline Vanier, Dennis Moccia

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensBentley (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryChromatographySuccinic acidMass spectrometryMalic acidGas chromatographyElutionGas chromatography–mass spectrometryExtraction (chemistry)Citric acidOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A reliable method based on gas chromatographic/mass spectrometric (GC/MS) profiling of nonvolatile organic acids is described for the characterization of cigars. The method involves an aqueous extraction of ground tobacco and selective isolation of the acids by simply stirring strong anion exchange (SAX) disks in the aqueous tobacco extract. The acids are then directly silylated on the disk with N-methyl-N-trimethylsilyl-trifluroacetamide (MSTFA) in acetonitrile in an autosampler vial. Elution of the derivatized acids in situ allows the sample to be directly analyzed by GC/MS without further sample handling. Compared to the conventional disk-extraction technique using a vacuum manifold, this method is much less labor intensive, and is desirable for multiple sample analysis. Nicotinic acid, succinic acid, glyceric acid, malic acid, pyroglutamic acid, threonic acid, citric acid, uracil, and an unidentified acid were reproducibly quantified in tobacco samples. Principal component analysis (PCA) of the acid profiles of the filler tobaccos of 18 Cuban cigars and 31 non-Cuban cigars shows separation of the two groups, indicating that the acid profiles are potentially useful in the authentication of Cuban cigars.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations27
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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