Direct Immersion Solid-Phase Microextraction with Matrix-Compatible Fiber Coating for Multiresidue Pesticide Analysis of Grapes by Gas Chromatography–Time-of-Flight Mass Spectrometry (DI-SPME-GC-ToFMS)
Notice bibliographique
Résumé
A fast and sensitive direct immersion-solid-phase microextraction-gas chromatography-time-of-flight mass spectrometry (DI-SPME-GC-ToFMS) method for the determination of multiresidue pesticides in grapes employing a PDMS-modified PDMS/DVB coating was developed utilizing multivariate approaches for optimization of the most important factors affecting SPME performance. A comprehensive investigation of appropriate internal standards using a bottom-up approach led to the selection of suitable compounds that adequately covered a range of 40 pesticides pertaining to various classes. The validated method yielded good accuracy, precision, and sensitivity and has been successfully applied to the analysis of commercial samples. With regard to the limitations of the proposed method, the DI-SPME method did not provide a satisfactory performance toward more polar pesticides (e.g., acephate, omethoate, dimethoate) and highly hydrophobic pesticides, such as pyrethroids. Despite the challenges and limitations encountered by this method, the practical aspects of the PDMS-modified coating demonstrated here create new opportunities for SPME applied in food analysis.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».