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Enregistrement W4328121515 · doi:10.1021/acsfoodscitech.2c00397

Prediction of Maple Syrup Quality from Maple Sap with a Plasmonic Tongue and Ordinal Mixed-Effects Modeling

2023· article· en· W4328121515 sur OpenAlexafffund
Simon Forest, Julien Coutu, Juan Manuel Montiel-León, Issraa Beniani, Zhe Yu, Morgan Craig, Jean‐François Masson

Notice bibliographique

RevueACS Food Science & Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePlant-Derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de MontréalRegroupement Québécois sur les Matériaux de Pointe
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMapleSugarElectronic tongueFood scienceChemistryBrixMathematicsBotanyBiologyTaste

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A gold nanoparticle (Au NP)-based plasmonic tongue is shown to correlate well with the emergence of flavor defects in the late season harvest of maple syrup, validated with a representative sampling of 29 304 maple syrups of different grades. The daily average temperatures, pH, transmittance, °Brix, and total and individual amino acid concentrations provided evidence that the plasmonic tongue responds to amino acid concentrations, which is then correlated to an off-flavor index. The amino acid to sugar ratio decreased significantly in syrup compared to sap, a result of their consumption in the Maillard reaction during the boiling process. An ordinal mixed-effect model was shown to accurately predict the amino acid concentrations and the most likely grading class of maple syrup from the plasmonic tongue’s response. Taken together, the plasmonic tongue with the mathematical model could serve as a predictor of the output quality of maple syrup from maple sap at the production site.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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