PENENTUAN KADMIUM DALAM PRODUK PERIKANAN DENGAN GRAPHITE FURNACE ATOMIC ABSORPTION SPECTROMETRY
Notice bibliographique
Résumé
Penentuan kadmium dalam produk perikanan telah dilakukan menggunakan Graphite Furnace AtomicAbsorption Spectrometry (GF-AAS) dengan magnesium nitrat sebagai matrix modifier, platform atomizationtype A dengan sensitifitas yang tinggi untuk pengukuran kadmium, dan koreksi latar belakang Zeeman. Metodeanalisis telah divalidasi berdasarkan parameter-parameter kimia analitik. Sebanyak 0,5 g sampel produkperikanan didestruksi menggunakan microwave digestion systems dengan menambahkan 5 mL asam nitrat pekatdan 2 mL hidrogen peroksida 30%, kemudian larutan hasil destruksi diencerkan hingga 25 g. Dari larutan inidibuat sederet larutan untuk pengukuran secara adisi standar, dan diukur dengan GF-AAS. Akurasi metodedilakukan dengan menganalisis bahan acuan bersertifikat DORM 3 Fish Protein Certified Reference Materialfor Trace Metals dari National Research Council Canada dengan nilai recovery sebesar 99,9 ± 0,8%. Dari hasilpenelitian ini diperoleh kadar kadmium dan ketidakpastiannya sebesar 0,273 ± 0,025 mg kg-1berdasarkan beratkering.Kata kunci: GF-AAS, Microwave digestion systems, kadmium, validasi metoda
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 0,002 |
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 ».