Response Factor Considerations for the Quantitative Analysis of Western Redcedar (Thuja plicata) Foliar Monoterpenes
Notice bibliographique
Résumé
A method is described for quantitative analysis of monoterpenes in western redcedar (Thuja plicata) foliage by gas chromatography with flame ionization detection. Response factors for monoterpenes identified in redcedar are evaluated to determine similarities among monoterpene responses. Evaluation demonstrates that redcedar monoterpenes yield detector responses that fall into two groups. One monoterpene from each group is used as a standard for quantitative analysis. Redcedar monoterpenes are quantitated by comparing analyte response with the response factor of one of the standards in single-point calibrations. Homogenized foliage samples are extracted with ethyl acetate and the extracts passed through a solid phase extraction column of graphitized carbon to remove plant pigments. Method bias and repeatability are evaluated by fortifying foliage samples with (1S)-(+)-carvone and (1S)-(+)-2-carene and subjecting the samples to the extraction and analysis procedures. Detection limits are also assessed from fortified samples. Excellent recovery (> 95.0%) and precision (< 5%) are obtained from the analysis of 2-carene from fortified samples. Carvone recovery is approximately 80% with excellent precision (< 4%). The method limits of detection obtained from 2-carene and carvone fortified samples are 4.7 and 13.5 microg/g, respectively.
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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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».