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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».