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Enregistrement W2891205235 · doi:10.1016/j.heliyon.2018.e00806

Non-targeted NIR spectroscopy and SIMCA classification for commercial milk powder authentication: A study using eleven potential adulterants

2018· article· en· W2891205235 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueIdentification and Quantification in Food
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOak Ridge Institute for Science and EducationU.S. Food and Drug AdministrationUniversity of MarylandAdvanced Research Projects Agency - EnergyCanadian Food Inspection AgencyU.S. Department of Energy
Mots-clésAdulterantNear-infrared spectroscopyChemometricsSpectrometerSpectroscopyChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceChemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A non-targeted detection method using near-infrared (NIR) spectroscopy combined with chemometric modeling was developed for the rapid screening of commercial milk powder (MP) products as authentic or potentially mixed with known and unknown adulterants. Two benchtop FT-NIR spectrometers and a handheld NIR device were evaluated for model development. The performance of SIMCA classification models was then validated using an independent test set of genuine MP samples and a set of gravimetrically prepared mixtures consisting of MPs spiked with each of eleven potential adulterants. Classification models yielded 100% sensitivities for the benchtop spectrometers. Better specificity, which was influenced by the nature of the adulterant, was obtained for the benchtop FT-NIR instruments than for the handheld NIR device, which suffered from lower spectral resolution and a narrower spectral range. FT-NIR spectroscopy and SIMCA classification models show promise for the rapid screening of commercial MPs for the detection of potential adulteration.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,648

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,293 · 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