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Enregistrement W3085575824 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-22332

Upcoming food matrix stable isotope reference materials from the USGS: honeys, vegetable oils, flours, and collagens

2020· article· en· W3085575824 sur OpenAlexaboutno aff
Nives Ogrinc, Arndt Schimmelmann, Haiping Qi, Federica Camin, Luana Bontempo, Doris Potočnik, Aiman Abrahim, Andrew Cannavan, James F. Carter, Philip J. H. Dunn, Lauren T. Reid, Tyler B. Coplen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryInternal medicineEndocrinologyBiologyMedicine

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 will enable users to normalize measurements of samples to isotope−delta scales. The RMs span a range of δ2HVSMOW values from −207.4 to −43.3 mUr or ‰, for δ13CVPDB from −30.60 to −13.72 mUr, for δ15Nair from +1.78 to +14.96 mUr, for δ18OVSMOW from +18.20 to +26.33 mUr, and for δ34SVCDT from −20.25 to +17.49 mUr. The RMs include (i) a pair of honeys from Canada and tropical Vietnam, (ii) flours from C3 (rice) and C4 (millet) plants, (iii) four vegetable oils from C3 (olive, peanut) and C4 (corn) plants, and (iv) collagen powders from marine fish and terrestrial mammal origins. After thorough homogenization of the bulk materials, multiple aliquots were sealed in glass under vacuum or noble gas to exclude oxygen and to potentially extend the shelf life to decades when stored at –18 °C in the dark. A total of six laboratories from five countries used various analytical approaches and instrumentation for two- or multiple-point isotopic normalization against international RMs. The use of reference waters and organic liquids in silver tubes allowed direct normalization of δ2H values of organic materials against isotopic reference waters following the principle of identical treatment, minimizing interference from atmospheric moisture. An errors-in-variables regression model that included the uncertainty associated with the measured and assigned values of the RMs was applied centrally to normalize results and obtain consensus values and measurement uncertainties reported here for new RMs USGS82 to USGS91. Because of exchangeable hydrogen and H2O in some RMs (especially in honeys, collagens, and flours), sample loading in contact with laboratory air and different types of pre-treatment can result in significant bulk δ2H variance. Utilization of these new RMs should foster mutual compatibility of δ2H values if harmonized technical/analytical approaches are followed and documented in data reports.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,018

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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