Cultivar discrimination and prediction of mixtures of Tunisian extra virgin olive oils by FTIR
Notice bibliographique
Résumé
Fourier‐transform infrared spectroscopy, followed by multivariate treatment of the spectral data, was used to classify Tunisian extra virgin olive oils (EVOOs) according to their cultivar. Moreover, these data were also employed to establish the composition of binary mixtures of EVOOs from different cultivars. For this purpose, the spectra were divided in 20 regions, being the normalized peak areas within these regions used as predictors. Using linear discriminant analysis, an excellent resolution between EVOOs from different cultivar was obtained. Moreover, multiple linear regression models were used to predict the composition of binary mixtures of EVOOs, being in all cases capable of predicting the percentage of one of the oils with average validation errors below 6%. Thus, the FTIR method proposed in this work, followed by chemometric analysis, could be used in an industrial setting since no complicated laboratory facilities are required, which could save great deal of time and money. Practical applications: EVOO quality can be affected by different parameters, such as cultivar and maturity index, among others, consequently, it is necessary to develop analytical methods able to verify EVOO quality, and also to control its origin since olive oil producers have to include in their manufactured products the cultivar (monovarietal oils) from which the oil was obtained. Currently, almost all the research related to Tunisian EVOOs has been mainly focused on the improvement and characterization of the two main cultivars (Chétoui and Chemlali). Thus, to diversify Tunisian olive oil resources and improve the quality of olive oil produced in Tunisia, research on additional cultivars needs to be conducted. Thus, the present methodology (including the application of chemometric techniques) could be used as an authentication tool for olive oil industry to assess cultivar of EVOO. ATR‐FTIR data of Tunisian EVOOs are used to predict EVOO cultivar using LDA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».