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Enregistrement W4409291564 · doi:10.1016/j.fochx.2025.102451

Fatty acids and fatty alcohol esters as novel markers of authenticity and extraction method of commercial avocado oil

2025· article· en· W4409291564 sur OpenAlexaff
Luis Martín Marín‐Obispo, Arturo A. Mayorga-Martínez, Diana Jessica Obispo‐Fortunato, Jorge Abraham Clorio‐Carrillo, Claudia Gonzalez Viejo, Sigfredo Fuentes, Timothy Schwinghamer, Verónica Patiño-González, Carmen Hernández‐Brenes

Notice bibliographique

RevueFood Chemistry X · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesInstituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey
Mots-clésAlcoholExtraction (chemistry)ChemistryFood scienceFatty alcoholChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lack of regulations on avocado oil authenticity enabled producers to blend it with cheaper oils without declaring it on the label. This study explored fatty acids (FA) and fatty alcohol esters (FAE) as innovative markers of avocado oil purity and extraction method. Only 40 % of the samples met the FA standards. Regarding FAE, extra virgin samples showed a maximum concentration of 2674.12 ± 570.98 mg total FAE·kg −1 oil, significantly higher than the 640.98 ± 220.06 mg total FAE·kg −1 oil observed in refined samples, making FAE novel markers of extraction method. Furthermore, a canonical discriminant analysis using Wilk's statistic (Λ = 0.008, F 126, 1028.2 = 8.87, p < 0.0001), based on fault concentrations (high, medium, low) of the allegedly pure samples, revealed that the high- and medium-fault clusters aligned closely with declared blends containing canola or safflower oils . FA and FAE are promising molecules to detect adulteration in avocado oil.

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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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