Discrimination of the geographic origin of pork using multi‐isotopes and statistical analysis
Notice bibliographique
Résumé
Rationale While global pork production has grown exponentially in recent decades to 109 Mt in 2010, methods aimed at verifying the geographic origin of pork products have yet to be thoroughly investigated. Here, we analyzed pork samples available in South Korea in order to discriminate their geographic origin. Methods A total of the 37 pork samples originated from South Korea and other countries (Denmark, Germany, France, Spain, Canada and Mexico) were collected in order to classify their geographic origins using multi‐isotope ratios, such as δ 18 O, δ 2 H, δ 13 C, δ 15 N values measured by IRMS, 87 Sr/ 86 Sr ratios measured by MC‐ICP‐MS, and multivariate statistical approaches. Results There is a wide range of 87 Sr/ 86 Sr ratios in the pork samples, varying from 0.70779 to 0.71245, due to the lithology where the pork was raised. Canadian samples displayed the lowest δ 18 O and δ 2 H values mainly due to the latitude effect. Furthermore, the δ 13 C values of European and Canadian samples were lower than those of Korean and Mexican samples, depending on whether the feed was composed of either C 3 or C 4 plants. The δ 15 N values of the European and Canadian samples were much higher than those of the other samples, possibly resulting from the δ 15 N values of the feed. Conclusions While differences in pork samples were observed that depended on geographic origin, this study suggests that more detailed investigations are needed to validate whether a combination of multi‐isotope and multivariate statistical approaches is a valid method for determining the geographic origin of pork.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».