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Enregistrement W4295424681 · doi:10.1007/s00216-022-04292-0

Site-specific carbon isotope measurements of vanillin reference materials by nuclear magnetic resonance spectrometry

2022· article· en· W4295424681 sur OpenAlexafffund
Phuong Mai Le, Estelle Martineau, Serge Akoka, Gérald S. Remaud, Michelle M. G. Chartrand, Juris Meija, Zoltán Mester

Notice bibliographique

RevueAnalytical and Bioanalytical Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiochemical and biochemical processes
Établissements canadiensMétis National CouncilNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésVanillinMass spectrometryChemistryIsotopeCarbon fibersIsotope-ratio mass spectrometryIsotopes of carbonIsotopic ratioAnalytical Chemistry (journal)Detection limitEnvironmental chemistryChromatographyTotal organic carbonOrganic chemistryMaterials scienceNuclear physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Vanillin, one of the world’s most popular flavor used in food and pharmaceutical industries, is extracted from vanilla beans or obtained (bio)-synthetically. The price of natural vanillin is considerably higher than that of its synthetic alternative which leads increasingly to counterfeit vanillin. Here, we describe the workflow of combining carbon isotope ratio combustion mass spectrometry with quantitative carbon nuclear magnetic resonance spectrometry ( 13 C-qNMR) to obtain carbon isotope measurements traceable to the Vienna Peedee Belemnite (VPDB) with 0.7‰ combined standard uncertainty (or expanded uncertainty of 1.4‰ at 95% confidence level). We perform these measurements on qualified Bruker 400 MHz instruments to certify site-specific carbon isotope delta values in two vanillin materials, VANA-1 and VANB-1, believed to be the first intramolecular isotopic certified reference material (CRMs). Graphical abstract

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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