Evaluación de la homogeneidad de la muestra y estudio intralaboratorio de la precisión intermedia en la determinación de a atoxinas en maní de exportación
Bibliographic record
Abstract
En el presente trabajo se ha aplicado el diseño experimental factorial piramidal para evaluar la homogeneidad en el contenido de aatoxinas en muestras de maní de exportación, utilizando como técnica de medición analítica la cromatografía líquida de alto desempeño con detector de uorescencia (HPLC-FLD). Este diseño permitió evaluar la precisión del método de ensayo y se comparó con valores de referencia del Codex Alimentario. En primer lugar, la muestra del lote se dividió en 3 submuestras, las cuales fueron tratadas independientemente, tomando en cuenta el instrumento de medición, el analista, y diferentes porciones de ensayo. Al aplicar el análisis de varianza de 4 factores, se demostró que el contenido de aatoxinas en el lote de maní en estudio está distribuido en forma heterogénea. A cada submuestra, se aplicó un diseño ANOVA 3F y se evaluó la precisión del método mediante el cálculo de las desviaciones estándares relativas de repetibilidad (RSDr) y de reproducibilidad intralaboratorio (RSDLab), encontrándose que, a pesar de algunas diferencias en el análisis de varianza, los valores de RSD son menores que los establecidos en el Codex. Esto signica que el método de ensayo utilizado cumple con la conformidad de los parámetros de precisión establecidos en normas internacionales.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".