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Enregistrement W4394883460 · doi:10.1038/s41598-024-59346-3

Simple and inexpensive microwave setup for industrial based applications: Quantification of flower honey adulteration as a case study

2024· article· en· W4394883460 sur OpenAlexaff
Uğur Cem Hasar, Hafize Hasar, Hamdullah Öztürk, Hüseyin Korkmaz, Yunus Kaya, Mehmet Akif Ozkaya, Amir Ebrahimi, Joaquim J. Barroso, Vahid Nayyeri, Omar M. Ramahi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBee Products Chemical Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu
Mots-clésSimple (philosophy)Computer scienceMicrowaveProcess engineeringEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A simple and inexpensive microwave measurement setup based on measurements of magnitudes of transmission properties ( $$|S_{21}|_{\text {dB}}$$ | S 21 | dB ) is proposed for industrial-based microwave aquametry (moisture or water content) applications. An easy-to-apply calibration procedure based on normalization is implemented to eliminate systematic errors in the measurement system. As a case study, we applied this setup for the quantification of water-adulteration in flower honey. After validating this system by distilled water and pure flower honey measurements, $$|S_{21}|_{\text {dB}}$$ | S 21 | dB measurements of the pure flower honey with various adulteration percentages ( $$\delta$$ δ ) up to 9% are conducted to examine the performance of the measurement setup for quantification of water adulteration. A multi-dimensional fitting procedure is implemented to predict $$\delta$$ δ using the proposed inexpensive microwave measurement setup. It is shown that it is possible to quantify an adulteration level with an accuracy better than $${\mp } 1$$ ∓ 1 % by the proposed measurement setup and the applied multi-dimensional fitting procedure.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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