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Enregistrement W2438575459 · doi:10.1093/jaoac/91.4.685

Determination of Decoquinate in Animal Feeds by Liquid Chromatography: Collaborative Study

2008· article· en· W2438575459 sur OpenAlexaffabout
Anivis A Sanchez, Harold M Campbell, Mohamed S. Ahmed, Klaus Albert, Cynthia Applegate, Elise Bekele, C. Cruz, Jon K. Dalgleish, Lydie Dudíková, K Elson C. Focht, C. Genouel, Marisa K. Joubert, Patrick Kirby, Renaud Le Bouquin, Robert N. Lerch, K McManus, L Menefee, Sara Moura, V Murley, Jana Petrová, M.C. Rues, V. Siegel, Britton B. Stephens, D Warrick, Susan M. Williams

Notice bibliographique

RevueJournal of AOAC International · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePlant-based Medicinal Research
Établissements canadiensCanadian Food Inspection Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepeatabilityChromatographyReproducibilityExcitation wavelengthRelative standard deviationChemistryDilutionStandard solutionAnalytical Chemistry (journal)Detection limitMaterials scienceWavelength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance characteristics of a liquid chromatographic (LC) method for the analysis of decoquinate (DEC) in supplements, premixes, and complete animal feeds at medicating and trace levels were collaboratively studied. DEC is extracted from ground feed samples with 1% calcium chloride-methanol solution using mechanical agitation for 90 min. After centrifugation for 5 min and dilution (if necessary), an aliquot of the extract is diluted with water. The diluted extracts are filtered and analyzed by reversed-phase LC with fluorescence detection. Suspect positive trace-level samples are confirmed by using an alternate excitation wavelength. Fourteen test samples of medicated feeds, supplement, and medicated premix, along with 8 test samples for trace-level analysis, were sent to 13 collaborators (one in Canada, 4 in Europe, and 8 in the United States). Test samples were analyzed as blind duplicates. Acceptable results were received from 12 laboratories for the medicated test samples and from 13 laboratories for the trace-level samples. Repeatability relative standard deviation estimates ranged from 1.3 to 5.6%. Reproducibility relative standard deviations estimates ranged from 2.8 to 6.1%, and HorRat values ranged from 0.22 to 0.74.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,382 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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