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Enregistrement W4320012707 · doi:10.7451/cbe.2022.64.7.1

Rapid assessment of canola spoilage under sub-optimal storage condition using FTIR spectroscopy

2022· article· en· W4320012707 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.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.

Notice bibliographique

RevueCanadian Biosystems Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Chemometric Analyses
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaPrincipal component analysisPartial least squares regressionFourier transform infrared spectroscopyChemometricsEnvironmental scienceMathematicsChemistryFood scienceStatisticsEngineeringChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The storage environment of grains and oilseeds influences their physico-chemical properties that determine shelf-life and nutritional quality. In case of oilseeds, and more specifically canola, analytical chemistry methods are commonly used to determine their quality which is characterized by fatty acid value (FAV) of samples. As wet chemistry methods are time consuming and require the use of chemicals, Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy combined with multivariate data analysis was investigated for rapid assessment of canola quality as affected by sub-optimal storage. Moreover, in order to conduct the analysis on-site outside of a laboratory setting, the feasibility of using a portable instrument was studied. An FTIR spectrum of canola seeds stored at sub-optimal storage condition (35°C and 84% relative humidity) was obtained weekly for a period of five weeks. The quality degradation over this storage period was measured in terms of reduction in germination and FAV content. Principal components analysis (PCA) was applied on FTIR spectral data for dimensionality reduction and the first two principal components could successfully separate canola samples of different qualities (based on their respective storage durations). Quantitative analysis for prediction of FAV using partial least squares (PLS) regression method was done and models were built utilizing the entire spectral data as well by grouping the spectral into three spectral bands. A root mean square error of prediction (RMSEP) of 4.4% and R2=0.96, was achieved with the model built using the entire mid-infrared region. The spectral bands of 1000–1500 cm-1 and 2500–3000 cm-1 were also able to provide comparable results. Various combinations of spectral pre-processing of data were also explored. The results establish that portable FTIR instruments provide an accurate and rapid alternative to chemical analysis for predicting spoilage and determining canola quality.

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 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 enseignants0,021
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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