Notice bibliographique
Résumé
The authenticity of botanical ingredients in marketed products has been the focus of widespread concern in the natural product and dietary supplement industry. Classically, plants are identified by physical examination of minimally processed biomass for diagnostic macroscopic and microscopic features. However, botanical ingredients in modern ingredient supply chains are harvested when floral parts are absent, utilize parts of the plant that lack flowers (e.g., roots) or are so highly processed that diagnostic anatomical features have been destroyed or removed (e.g., extracts). Chemical profiling of extracts with chemometric analyses shows promise as an approach for authenticating botanicals. Adulteration of ginseng ( Panax spp.) roots with Panax leaves is a common and attractive adulteration as leaves are considered useless by-products of ginseng cultivation despite having higher ginsenoside content than roots, thereby giving the false appearance of higher quality and potency. Chemical profiling by HPLC-UV shows unique chemical profiles for leaf versus root materials and using SIMCA it is possible to differentiate root from leaf and to detect high levels of adulteration. However using a new multivariate moving window PCA approach has allowed us to detect much lower levels of adulteration in products based on the PC score residuals of unknown samples. This represents a significant improvement over past statistical techniques that resulted in significantly improved detection limits compared with traditional regression models for detection of low level of contamination [1]. Acknowledgements: Funding provided by Canada Research Chairs.
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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 | 0,013 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».