Monitoring of Fusarium Trichothecenes in Canadian Cereal Grain Shipments from 2010 to 2012
Notice bibliographique
Résumé
A method involving dry grinding, rotary sample dividing, and gas chromatography-mass spectrometry was evaluated for the analysis of eight Fusarium trichothecenes in cereal grains. Processing of whole cereal grains by the method produced representative test portions for the analysis of deoxynivalenol (DON). Method validation data, as well as the successful participation in various international proficiency tests, demonstrated the analytical method produced accurate and precise results. The evaluated method was used to monitor DON, 3- and 15-acetyldeoxynivalenol, nivalenol (NIV), T-2 toxin, HT-2 toxin, diacetoxyscirpenol, and fusarenon-X in shipments of Canadian wheat, durum, barley, corn, rye, and oats transported between August 1, 2010, and July 31, 2012. DON was the most frequently measured trichothecene, found in 231 of the 303 samples at concentrations up to 2.34 mg/kg; NIV was the next most frequently observed trichothecene, but its occurrence was limited to barley. Concentrations of DON were significantly associated with wheat class and grade. The median DON concentration in durum (0.09 mg/kg) was lower than that for hard red spring (0.21 mg/kg). Lower grades of wheat also contained higher median concentrations of DON than higher grades, supporting the current use of Fusarium damaged kernels as a grading factor to manage DON.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».