Variations of Moisture Measurements in Cheese
Notice bibliographique
Résumé
Data were accumulated during interlaboratory trials for cheese moisture determination from laboratories using officially recognized methods: AOAC; International Dairy Federation, and Standard Methods for the Examination of Dairy Products (SM). In one trial, ranges of means of 5 cheeses were 0.67, 0.56, and 0.19% for 5, 9, and 8 laboratories, respectively. The lower ranges for the SM method were typical of 3 other interlaboratory trials, with ranges of 0.27, 0.34, and 0.34% for 6, 7, and 5 laboratories, respectively. Within one laboratory, there were no significant differences among the 3 methods, but they all gave about 0.2% lower results than 2 other methods, one using freeze-drying, followed by drying in a vacuum, the other using cheese that was spread on sand and dried in a vacuum oven for 24 h. This finding indicated that none of the officially recognized methods removed all the moisture. Data showed that many laboratories tended to give either higher or lower results than the mean of all of them in a series of 7 interlaboratory trials. Constant results, free of biases or systematic errors, are important in application of formulas for prediction of yield of cheese for purposes of yield control, but are difficult to obtain. It is proposed that results by a laboratory in interlaboratory trials be compared with those obtained by one or more reference laboratories using a method that removes all the moisture from cheese. The difference would be applied as a constant in the predictive yield formula. That difference would likely be best as a running mean of differences in an ongoing series of trials. The reference laboratories would use frozen samples for quality control to ensure uniformity of results among trials. Mean moistures of 36.10 and 36.11% were obtained on subsamples before and after freezing for 7 months.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».