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Enregistrement W3083097058 · doi:10.1021/acs.jafc.0c02610

Food Matrix Reference Materials for Hydrogen, Carbon, Nitrogen, Oxygen, and Sulfur Stable Isotope-Ratio Measurements: Collagens, Flours, Honeys, and Vegetable Oils

2020· article· en· W3083097058 sur OpenAlexaboutno aff
Arndt Schimmelmann, Haiping Qi, Philip J. H. Dunn, Federica Camin, Luana Bontempo, Doris Potočnik, Nives Ogrinc, Simon Kelly, James F. Carter, Aiman Abrahim, Lauren T. Reid, Tyler B. Coplen

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSDepartment for Business, Energy and Industrial Strategy, UK GovernmentU.S. Department of State
Mots-clésSulfurStable isotope ratioNitrogenIsotopes of nitrogenChemistryIsotopeEnvironmental chemistryIsotopes of carbonNormalization (sociology)Isotope analysisEnvironmental scienceBiologyEcologyTotal organic carbon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An international project developed, quality-tested, and measured isotope-delta values of 10 new food matrix reference materials (RMs) for hydrogen, carbon, nitrogen, oxygen, and sulfur stable isotope-ratio measurements to support food authenticity testing and food provenance verification. These new RMs, USGS82 to USGS91, will enable users to normalize measurements of samples to isotope-delta scales. The RMs include (i) two honeys from Canada and tropical Vietnam, (ii) two flours from C3 (rice) and C4 (millet) plants, (iii) four vegetable oils from C3 (olive, peanut) and C4 (corn) plants, and (iv) two collagen powders from marine fish and terrestrial mammal origins. An errors-in-variables regression model included the uncertainty associated with the measured and assigned values of the RMs, and it was applied centrally to normalize results and obtain consensus values and measurement uncertainties. Utilization of these new RMs should facilitate mutual compatibility of stable isotope data if accepted normalization procedures are applied and documented.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,190 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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