Semi-Automated Enzymatic Determination of Ethanol in Beverages: Collaborative Study for RIDA®CUBE Ethanol
Notice bibliographique
Résumé
Easy and quick methods to quantify ethanol reliably in beverages are always important. In 2022, the EnzytecTM Liquid Ethanol test kit was approved as AOAC Official MethodSM 2017.07 Final Action after a collaborative study was conducted with different beverages such as kombucha, juices, and beer. During set-up of this collaborative test, small sized companies asked to include the RIDA®CUBE Ethanol/RIDA®CUBE SCAN device since it is easy to use, suitable for a few samples only and contains the identical reagents as the EnzytecTM Liquid system. It is applicable to quantify ethanol in diluted kombucha, fruit juices, and alcohol-free beer samples around 0.5% alcohol-by-volume within 12 min. The overall relative reproducibility standard deviation across a wide concentration range for kombucha, was calculated to be 6.29%. Analysis of juices and beer showed an overall higher variation with an estimated overall RSD(R) value by regression of 14.4%. The data obtained by this collaborative study show that the RIDA®CUBE Ethanol in combination with the RIDA®CUBE SCAN device is suitable to quantify ethanol from matrices representing important alcohol-free liquid food categories.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».