Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an ultra HPLC/electrospray ionization-tandem MS method to determine pesticides in wine. We adopted the quick, easy, cheap, effective, rugged, and safe (QuEChERs) method for extraction and used core-shell column to achieve ultra-HPLC to develop and validate a simple and fast method to analyze 187 pesticide residues in red and white wine samples. Pesticide residues were extracted from wine samples using QuEChERS. Ultra HPLC/electrospray ionization-tandem MS quantification was achieved using matrix-matched standard calibration curves with isotopically labeled standards or a chemical analogue as internal standards with an analytical range from 5.0 to 500.0 μg/L. The method performance characteristics that included overall recovery, intermediate precision, and measurement uncertainty were evaluated according to a nested experimental design. Generally, 98.4% (in red wine) and 96.8% (in white wine) of the pesticides had recoveries between 71 and 120%; 98.9% (in red wine) and 99.5% (in white wine) of the pesticides had the intermediate precision ≤20%; and 99.5% (in red wine) and 98.4% (in white wine) of the pesticides had measurement uncertainty ≤50%.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».