Elucidating the Origin of Milk Products on the Chinese Market Using Multi Element Stable Isotope Technique
Notice bibliographique
Résumé
Preference for foreign milk products is the cause of the economically motivated adulteration of milk products on the Chinese market. The present study was done to ascertain the feasibility of utilizing δ2 H, δ18O and δ15N stable isotope techniques in elucidating the geographical origin of milk products on the Chinese market. 42 milk samples from the United States of America, Canada, Southern China, Northern China, Australia and New Zealand were analyzed. An isotope ratio mass spectrometer with a combination of a high-temperature conversion elemental analyzer, Thermo-Fisher was used. Statistical analysis was performed using one-way ANOVA. The study revealed that both δ2 H and δ18O had a wide range of mean values: 13.86 to 22.25‰ and -82.86 to -28.5‰, respectively. There was a significant difference in the δ2 H (n=7; F=20880, P=7.876E-43) and δ18O (n=7; F=1399.0; P=9.215E-29) composition of the milk samples from the different regions. It was observed that δ2 H and δ18O composition is helpful in elucidating milk products from different regions on the Chinese market (P<0.05). The range of the mean δ15N values of the milk samples was very close, 3.06 to 5.61‰, indicating a possible limitation in employing δ15N isotopic technique. The nitrogen stable isotope could not provide a clear distinction for the milk products because δ15N of an animal reflects that of the diet. Hence in cases of similar diet, it may not be possible to provide a distinction between the animals using this technique.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».