Notice bibliographique
Résumé
Abstract Antioxidants are omnipresent in nature and industry; they are used to slow down the autoxidative degradation of both organic tissues and petroleum‐derived products. Various mechanisms by which antioxidants can act are known, the most common of which are introduced here. Since autoxidation is a radical chain reaction, radical‐trapping antioxidants play a particularly important role; therefore, we will discuss these compounds in most detail. To introduce and develop central concepts relating to this topic, we present kinetic and thermodynamic data obtained for the reactions of phenols, the archetypical radical‐trapping antioxidants, with chain‐carrying peroxyl radicals, and describe the means to obtain these data. We then extend our discussion to other important classes of radical‐trapping antioxidants, beginning with the closely related polyphenols and newly developed pyridinol and pyrimidinol antioxidants, and then further to aromatic amines, organosulfur compounds, and their derivatives. We go on to touch upon the synergistic behavior in antioxidant combinations, and the effects of the medium on these interactions, and finally round things up with a few more important biological examples: ascorbate and β‐carotene. A few comments on the state of the field and areas requiring further research and development are included.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,007 |
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 ».