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Enregistrement W4285042111 · doi:10.3920/wmj2021.2751

Sorting capability and grain recovery of deoxynivalenol contaminated wheat is affected by calibration and vitreous kernel settings from near-infrared transmittance technology

2022· article· en· W4285042111 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueWorld Mycotoxin Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskatchewan Wheat Development CommissionMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésFusariumMycotoxinContaminationCalibrationFood scienceStarchSortingBiologyAnimal scienceHorticultureMathematicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deoxynivalenol (DON) is a toxic secondary metabolite in wheat which affects animal performance. Limited post-harvest sorting technologies are available to remove infected kernels thereby allowing safe use in livestock. A technology was developed which uses near-infrared spectrometry combined with a seed singulation sorter by BoMill AB (Sweden) which is purported by the manufacturer to remove Fusarium infected grain. The objective of this study was to determine if Fusarium infected grain could be removed using the BoMill equipped with the Fusarium calibration resulting in grain with less than 5,000 μg/kg DON, and therefore legal to feed to poultry and beef in Canada. The secondary objective was to determine the optimal HVK settings within the two calibrations to determine if sorting based on Fusarium damage is more effective than sorting based on protein content. The settings tested were HVK, HHVK, and HHHVK. The HVK settings are reported by the manufacturer to be related to the relative opacity from the starch granules. Using the HHVK setting in the Fusarium calibration resulted in highest recovery (50.3% vs HVK 40.8% and HHHVK 45.1%) and intermediate levels of DON (1,800 μg/kg vs HVK 1,600 μg/kg and HHHVK 2,400 μg/kg), and intermediate rejection rates (29.0% vs HVK 38.7% and HHHVK 22.7%). When using the protein calibration with HHVK setting, the recoveries were similar to the Fusarium calibration (51%), the rejection rates were lower (17.5%), but DON concentration was higher (2,900 μg/kg). Sorting of pooled samples was effective, however additional sieving was required to separate grain of like sizes for optimal function. BoMill sorting using the Fusarium calibration and HHVK setting will effectively sort high DON wheat. The Fusarium calibration was superior to the protein calibration as it resulted in similar recovery but lower DON concentrations.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,180 · 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