Yak Etinin Coğrafi Kökenini Doğrulamak Amacıyla Mineral Elementlerin Kullanılması
Notice bibliographique
Résumé
Labeling systems for niche market food products is becoming increasingly important to address consumers' expectations.Yak meat is 'green' product from natural extensive rangeland on Qinghai-Tibetan plateau.A trace technique is essential for consumers to know the origin of yak meat.In the current study, mineral fingerprints were investigated for their potential to classify yak meat according to geographical origin.The concentration of more than 50 mineral contents in 24 yak meat samples from three regions on Qinghai-Tibetan plateau were analyzed by ICP-MS.Multivariate statistical analyses were used to identify the most relevant indicators of origin.Seven elements (Na, As, Ni, Se, Rb, Cd and Ti) were selected for further routine analyses based on the significant origin differences (P<0.05).The three minerals (Se, Rb, Ti) were selected by statistics analysis and established discriminant model for yak meat traceability.Linear discriminate analysis gave an overall correct classification rate of 91.7% and cross-validation rate of 87.5%.These results demonstrate the usefulness of multi-element fingerprints as indicators for authenticating the geographical origin of yak meat.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,008 | 0,003 |
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 ».