Role of chemometric classification for future prediction: application on differentgeographical origins of Jordanian Guava
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the guava-origin fruits were collected from different cultivated regions in Jordan, then scanned using gas chromatography–mass spectrometry (GC-MS) to reveal the chemical constituents. The chemical contents were then used with the help of multivariate analysis to classify the regions. Guava fruit was collected from; Northern Shouneh-1, Northern Shouneh-2, Madaba, Saham Al-Kfarat, and Southern Shouneh. Hydrodistillation was implemented to extract the essential oils from guava fruits. Comprehensive chemical profiling of the extracted essential oils was achieved using (GC -MS). A total of thirty-eight chemical compounds have been detected and identified with variances from one region to another. Limonene, longifolene, β-copaene, and t-muurolo were found in high concentrations among the other detected compounds. The GC-MS data were subjected to Principal Component Analysis (PCA) and Hierarchical Cluster Analysis (HCA) to reveal the similarities/differences between guava fruit regions. The Northern Shouneh-1 and Madaba regions' fruits showed high similarity to each other due to the distinct contents of limonene and longifolene. On the other hand, cadinol was the main compound in Saham Kfarat and Southern Shouneh regions. Finally, Northern Shouneh-2 guava samples showed different content than other regions due to the distinguished levels of t-muurolol. Guava classification based on the GC-MS profile will meet the practical needs of its applications in food production and will contribute to the standardization of commercially available cultivars in Jordan.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».