Evaluation of X‐Ray Fluorescence Spectroscopy as a Tool for Nutrient Analysis of Pea Seeds
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.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This research was conducted to evaluate the utility and reliability of X‐ray fluorescence (XRF) spectroscopy to analyze macro‐ (K and Ca) and micronutrients (Mn, Fe, Cu, Zn, and Se) in pea ( Pisum sativum L.) seeds. The pea seed samples were ground into flour and pelleted to collect the XRF spectra. Seventy‐three pea seed samples were selected to cover the expected concentration ranges for each element to develop calibration curves by correlating the XRF results with atomic absorption spectroscopy (AAS). The XRF results were validated by a systematic comparison of data obtained from AAS on a set of 80 additional and independent pea seed samples. Element concentrations were also predicted using the fundamental parameter approach collectively for 153 samples. For all the calibration curves, the R 2 value was >0.8, except for K (0.54). For Mn, Fe, Cu, Zn, and Se, the XRF predictions were similar to AAS measurements at a 95% confidence level. Similar results were obtained with the fundamental parameter approach except for Fe for which significant bias of ∼6 mg kg −1 was calculated. Except for K, R value for all the validation curves was >0.85. Thus, the results obtained using XRF and the fundamental parameter approach were statistically not different from the AAS method. This study demonstrated that the XRF technique is a fast and reliable, nondestructive, and noninvasive analytical tool for mineral analysis, particularly for transition metals, does not produce waste, and requires no chemical reagents.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle