Economically Motivated Adulteration of Lemon Juice: Cavity Ring Down Spectroscopy in Comparison with Isotope Ratio Mass Spectrometry: Round-Robin Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Economically motivated adulteration (EMA) of foods has become an increasing concern in recent years, with lemon juice as a popular target. Objective and Method: In this work, an optimized preparation procedure for the isolation of citric acid from lemon juice was validated using elemental analyzer-isotope ratio MS (EA-IRMS) to detect adulteration with exogenous citric acid. Additionally, 69 imported lemon juice samples were evaluated using combustion module-cavity ring down spectrometry (CM-CRDS) and compared with the well-established EA-IRMS. Equivalency of CM-CRDS to EA-IRMS was further demonstrated by conducting a round-robin study involving eight laboratories throughout the United States, Canada, and New Zealand. Results: Overall, the results obtained for CM-CRDS were statistically indistinguishable from the results obtained using EA-IRMS for EMA lemon juice analysis. Conclusions: Therefore, CM-CRDS is a viable option for this application. Highlights: The CM-CRDS instrumentation is easy to operate, robust, and provides δ13C values comparable to EA-IRMS for citrate analysis. Through a multi-laboratory exercise, CM-CRDS was shown to be an alternative to EA-IRMS in the detection of economic adulteration of lemon juice.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».