MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2324976679 · doi:10.5740/jaoacint.10-443

Determination of Naturally Occurring Formaldehyde Levels in Sap and Wood Tissue of Maple Trees Using Gas Chromatgraphy/Mass Spectrometry

2012· article· en· W2324976679 sur OpenAlexfundaboutno aff
Luc Lagacé, Réjean Gaudy, Carolina Perez-Locas, Mustapha Sadiki

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésFormaldehydeMapleSugarGas chromatography–mass spectrometryChemistryEnvironmental chemistryMass spectrometryHorticultureEnvironmental scienceChromatographyBiologyBotanyFood scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The occurrence of formaldehyde in sap and wood tissue of treated and untreated maple sugar trees was investigated using GC/MS. Samples were collected at different periods of the 2009 season and at different locations in Quebec, Canada. The natural concentration of formaldehyde found in untreated samples varied according to periods and locations and ranged from below the LOQ to 1.82 mg/kg for sap samples and from 2.39 to 8.92 mg/kg of fresh tissue for wood samples. Late season samples tended to have higher concentrations of formaldehyde. Samples of sap and wood tissue from tapholes treated with solutions of formaldehyde showed increased concentrations of formaldehyde for many days after treatment and were clearly distinct from untreated samples. These results will be useful to elaborate new inspection procedures for sugarbushes to control the illegal use of formaldehyde.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,256 · 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
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of AOAC InternationalMême sujetFermentation and Sensory AnalysisTravaux en français237 207