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Enregistrement W1963508959 · doi:10.5539/jfr.v2n1p101

Effect of Blanching Treatments against Protein Content and Amino Acid Drumstick Leaves (Moringa oleifera)

2013· article· en· W1963508959 sur OpenAlexvenueno aff
Titi Mutiara Kirana, Harijono Harijono, Teti Estiasih, Endang Sriwahyuni

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMoringa oleifera research and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektorat Jenderal Pendidikan TinggiUniversitas Negeri Malang
Mots-clésMoringaBlanchingSodium bicarbonateFood scienceChemistrySteamingAmino acidLysineLeucineBoilingEssential amino acidSodiumBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three blanching methods, namely boiling, steaming, and boiling+sodium bicarbonate, were used to evaluate amino acids contens and score of Moringa leaves under different blanching. Results showed that blanching had a great effect on amino acids and scores of Moringa leaves and their digestibility increased. Different methods of blanching had variable effects on Moringa leaves’ amino acids and digestibility significantly (p<=0.05). Steam blanching Moringa leaves had the highest amino acid content by 31.49%. Results also revealed that under different blanching Moringa leaves at levels of leucine of steam and boil+sodium bicarbonate samples, lysine content of boil and steam blanching are higher than those of FAO/WHO requirement pattern. The in vitro protein digestibility under study ranged from 49.6 to 52.3%.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations27
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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