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Enregistrement W4387893775 · doi:10.1002/jsfa.13073

Development of a method based on <scp>ATR‐FTIR</scp> spectroscopy to detect maple syrup adulterated with added syrups

2023· article· en· W4387893775 sur OpenAlexafffundabout
Shaghig Bilamjian, Mazen Bahadi, Ashraf A. Ismail, Charles Tremblay, Stéphane Bayen

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePlant-Derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Mots-clésMapleChemistrySugarAbsorbanceFood scienceAttenuated total reflectionChromatographyInfrared spectroscopyBotanyOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Food adulteration is a global concern, whether it takes place intentionally or incidentally. In Canada, maple syrup is susceptible to being adulterated with cheaper syrups such as corn, beet, cane syrups, and many more due to its high price and economic importance. RESULTS: in the absorbance unit. These spectra were used to build six libraries and three models. A method that is capable of performing a qualitative library search using a similarity search, which is based on the first derivative correlation search algorithm, was developed. This method was further evaluated and proved to be able to capture adulterated and reject non-adulterated maple syrups, belonging to the color grades golden and amber maple syrups, with an accuracy of 93.9% and 92.3%, respectively. However, for the maple syrup belonging to the dark color grade, this method demonstrated low specificity of 33.3%, and for this reason it was only able to adequately detect adulterated samples from the non-adulterated ones with an accuracy of 81.4%. CONCLUSION: This simple and rapid method has strong potential for implementation in different stages of the maple syrup supply chain for early adulteration detection, particularly for golden and amber samples. Further evaluation and improvements are required for the dark color grade. © 2023 The Authors. Journal of The Science of Food and Agriculture published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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