MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404764213 · doi:10.1021/jasms.4c00422

Assessing Antiparasitic Compounds Persistence in Cattle Hair by DART-MS

2024· article· en· W4404764213 sur OpenAlexaff
Almir Custodio Batista, Lanaia Ítala Louzeiro Maciel, Yuri Arrates Rocha, Gabriela Guimarães Souza, Boniek G. Vaz, Welber Daniel Zanetti Lopes, Ana Flávia Machado Botelho, Marc Yves Chalom, Andréa Rodrigues Chaves

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society for Mass Spectrometry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Residue Analysis and Safety
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de GoiásCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésChemistryDartDART ion sourcePersistence (discontinuity)AntiparasiticAntiparasitic agentEnvironmental chemistryPharmacologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study introduces an alternative strategy for evaluating antiparasitic persistence compounds in cattle hair by Direct Analysis in Real Time Mass Spectrometry (DART-MS). The developed DART-MS method aimed to determine fenthion, chlorpyrifos, and cypermethrin in cattle hair samples. DART-MS analyses were performed in positive ion mode, and parameters related to the DART source were evaluated. The analytical performance demonstrated the efficiency of the optimized DART-MS method for fenthion, chlorpyrifos, and cypermethrin quantification in the evaluated samples, meeting criteria for precision, accuracy and limits of detection. Overall, the DART-MS method provided a fast and efficient analysis for determination of antiparasitic agents in cattle hair, which contributes to the evaluation of drug administration protocols and dosage intervals, and aids the safety and advancement of the livestock sector.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the American Society for Mass SpectrometryMême sujetPesticide Residue Analysis and SafetyTravaux en français237 207