Quantitation of fluoroquinolones in honey using tandem mass spectrometry (LC-MS/MS): nested validation with two mass spectrometers.
Notice bibliographique
Résumé
A number of drugs in the quinolone and fluoroquinolone families, approved for veterinary treatment of food animals by various countries, may be used to treat bee diseases and thereby contaminate honey. An LC-MS/MS method has been developed for the quantification of the quinolones: flumequine, nalidixic acid, oxolinic acid, and pipemidic acid; and the fluoroquinolones ciprofloxacin, danofloxacin, difloxacin, enrofloxacin, norfloxacin, ofloxacin, orbifloxacin, marbofloxacin, sarafloxacin, and sparfloxacin. A method-matched calibration curve is used with several internal standards, i.e., ciprofloxacin-d8, Iomefloxacin, and cinoxacin, to correct for the various types of honey matrices: white, light, medium, and dark colors. Enoxacin is added as an external recovery standard. The LOD values range from 0.05 microg/kg (ofloxacin) to 0.4 microg/kg (flumequine). The compounds are verified by LC-MS/MS retention times and ion ratios. Method uncertainty was determined using two separate analytical systems. The method has successfully measured the presence of norfloxacin in several samples of honey imported into Canada.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».