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Enregistrement W2151429361 · doi:10.5539/jfr.v3n6p156

Determination of Aspartame Levels in Soft Drinks Consumed in Ankara, Turkey

2014· article· en· W2151429361 sur OpenAlexvenueno aff
Elif ÇELİK, Buket Er Demirhan, Burak Demirhan, Gülderen Yentür

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAspartameFood scienceChemistrySoft drinkArtificial SweetenerSugar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Aspartame is commonly used as artificial sweeteners in several food products. Excess amounts of aspartame can be harmful to human health. Therefore, the investigation of aspartame levels in foods is important. The aim of this study was to determine levels of aspartame<strong> </strong>in soft drinks and to evaluate whether these amounts were within the Turkish Food Codex values or not. For this purpose, total number of 90 soft drink samples (A, B, C, D, E and F brands) including 15 from each brand were collected from supermarkets in Ankara province, Turkey . In this study, spectrophotometric method was used for the quantitative determination of aspartame in the samples. Mean levels (± S.E) of aspartame<sub> </sub>in samples of A, B, C, D, E and F brand were found as 156.81±7.29 mg/L, 208.67±8.97 mg/L, 236.58±17.91 mg/L, 299.54±26.19 mg/L, 202.39±8.08 mg/L and 223.28±14.08 mg/L, respectively. Our data revealed that mean levels of aspartame were found within Turkish Food Codex in all samples. However, some samples were not found appropriate according to the label information.</p>

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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