Analysis Of Caffeine And Artificial Sweeteners As Active Ingredients In Popular Energy Drinks Available In Indian Market For Forensic Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Energy drinks (EDs) are beverages designed to boost energy, alertness, and concentration. They typically contain caffeine, sugar, vitamins, and other ingredients like taurine, ginseng, and B vitamins, though exact ingredient amounts are often undisclosed. These drinks are popular among people looking for a quick energy boost, especially in situations requiring extended periods of wakefulness or physical activity. However, they can have side effects, particularly when consumed in large quantities or mixed with other drinks. They are typically marketed to enhance physical or cognitive performance and promote weight loss by increasing energy expenditure, owing to the presence of active ingredients of these drinks. This study aimed to measure the concentrations of such active ingredients of energy drinks using HPLC and based on the analysis result, assess whether the product label claims stand true or not and whether the product complies with FSSAI standards. Samples from ten different ED brands were analyzed using HPLC for determining levels of active ingredients of EDs, i.e., caffeine and artificial sweeteners and explore its scope in forensic science. The study found significant discrepancies and non-compliance with standards across all brands with high prevalence, well above the recommended values in all the samples, suggesting potential health risks and highlighting consumer fraud from a forensic perspective.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».