A portable device based on an electrical conductivity sensor for the detection of monosodium glutamate (MSG) in soupy foods
Notice bibliographique
Résumé
In everyday life, food is made with various taste images, including the savory taste obtained from monosodium glutamate (MSG). Although it is allowed as a food ingredient, excessive use of MSG and continuous consumption will have adverse effects on health. The effects of consuming MSG excessively on the body's organs include brain, ovarian, testicular, liver, kidney, heart, and respiratory disorders. MSG detection using technology is needed to control the consumption of MSG in the body. Hence, this study was focused on creating a portable device for detecting monosodium glutamate (MSG) in soupy foods: meatball soup and chicken soup. 3 mg of MSG was applied to each solution sample and four MSG brands, including SS, MW, AM, and MR. The concept of this prototype is based on the conductivity value and total dissolved solids (TDS) in the MSG solution. These solutions can produce an electrolyte because there is a sodium salt content in the MSG solution and water. The electrolyte solution can conduct electricity. An electrical conductivity sensor was installed in this prototype and these sensors included two electrode plates, a positive electrode (anode) and a negative electrode (cathode) with a distance of ± 1 cm. The conductivity sensor begins by starting a sensor into an electrolyte solution and, given an electric voltage input, changes to the value of the electric voltage. The sensor can be read and detect the MSG level in the solution. Then, the data are received and recorded in the DRF analog which is to process the signal from the sensor into analog form, and the data is sent to the Arduino Nano as a microcontroller. From the experiment result, the average conductivity value and TDS value of meatball soup are 21.98 mS and 7.91 Mg/I, while the average conductivity value and TDS value of Chicken Soto are 16.92 mS and 6.08 mg/I. This prototype was successfully created and implemented for the MSG detection in soupy foods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».