Contaminants and residues have varied distributions in large volumes of wheat
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of bulk wheat consignments for naturally-occurring contaminants and residues from plant protection products is common, and helps manage potential health risks to consumers. The heterogeneous distribution of some mycotoxins in wheat has been described, however the distribution of other contaminants and residues has not yet been reported. This study characterized distributions of deoxynivalenol, ochratoxin A, ergot alkaloids, cadmium, and glyphosate in nine large consignments of wheat by analysing composite samples representing sub-lots prepared from increments obtained during the entire loading process. The widest span of concentrations within a consignment occurred for ochratoxin A (<0.5-22.9 µg/kg) and ergot alkaloids (0.009-0.486 mg/kg), followed by deoxynivalenol (<0.05-0.76 mg/kg) and glyphosate (<0.3-5.01 mg/kg), and then cadmium (0.022-0.102 mg/kg). Experimental semivariograms were plotted to model the spatio-temporal correlation of analytes within consignments during loading. Analyses demonstrated that distributions of contaminants and residues within a particular consignment differed, and that distributions of a particular contaminant or residue differed among consignments. The results indicate that sampling during only a portion of a loading or unloading process can result in a composite sample that is not representative of the consignment and thus increase the risk of misclassifying a consignment as compliant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».