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Enregistrement W1511377950

Rapeseed and canola oil: production, processing, properties and uses

2004· book· en· W1511377950 sur OpenAlexaboutno aff
Frank D. Gunstone

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNitrogen and Sulfur Effects on Brassica
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaRapeseedAgricultureAgricultural economicsOil refineryErucic acidAgricultural scienceGeographyEngineeringArchaeologyAgronomyEnvironmental scienceEconomicsWaste managementBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Rapeseeds and rapeseed oil -- agronomy, production, and trade. Elaine J. Booth, Scottish Agricultural College, Aberdeenshire, UK and Frank D. Gunstone, University of St Andrews and Scottish Crop Research Institute, Dundee, UK. 2. Extraction and refining. Elaine J. Booth, Scottish Agricultural College, Aberdeenshire, UK. 3. Chemical composition of canola and rapeseed oils. W. Nimal Ratnayake, Health Canada, Ottawa, Canada and James K. Daun, Grain Research Laboratory, Winnipeg, Canada. 4. Chemical and physical properties of canola and rapeseed oil. Derick Rousseau, Ryerson University , Toronto, Canada. 5. High erucic oil: its production and uses. Clare Temple--Heald, Croda Chemicals Europe Ltd, Hull, UK. 6. Food uses and nutritional properties. Bruce E. McDonald, Manitoba Health Research Council, Winnipeg, Canada. 7. Non--food uses. Kerr Walker, Scottish Agricultural College, Aberdeenshire, UK. 8. Potential and future prospects for rapeseed oil. Christian Mollers, University of Goettingen, Germany. References. Index

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,033

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations190
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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