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Enregistrement W1557994459 · doi:10.3233/jbr-2012-034

Blueberry and cranberry fruit composition during development

2012· article· en· W1557994459 sur OpenAlexaff
Charles F. Forney, Wilhelmina Kalt, Michael Jordan, Melinda R. Vinqvist, Sherry Fillmore

Notice bibliographique

RevueJournal of Berry Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposition (language)HorticultureCRANBERRY JUICEChemistryBiologyArtLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compositional changes that occur during fruit development affect both the organoleptic and nutritional quality of small fruit. Compositional changes in blueberry (Vaccinium corymbosum L) and cranberry (Vaccinium macrocarpon Aiton) fruit were determined at 3 maturities (white, turning and fully colored) during 2 seasons by analyzing sugar, acid, total phenolic, and total anthocyanin composition, ORAC antioxidant capacity, and fruit firmness. In blueberry fruit, the primary sugars were glucose and fructose, which increased as fruit ripened. Citric acid comprised 77 to 87% of the organic acids in blueberry fruit. In addition, quinic and malic acids comprised 4 to 11% of total acids and small amounts of succinic, tartaric, and shikimic acids were present. Total acids declined 68% during fruit ripening. Total phenolics were greatest in white fruit and anthocyanins were greatest in blue fruit. Antioxidant capacity declined as fruit ripened from white to turning. Fruit firmness decreased about 80% as fruit ripened. In cranberry fruit, sugar concentration increased slightly as fruit ripened with glucose comprising about 80% of the total sugars. Acid content decreased 22% during ripening primarily due to a decline in citric acid. Quinic and malic acids increased slightly during ripening. Total anthocyanins increased as color developed, while total phenolics and antioxidant capacity remained relatively constant. In contrast to blueberries, red cranberry fruit were firmer than white or turning fruit.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations67
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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