Evaluation of Polyphenolic Profile and Nutritional Value of Non-Traditional Fruit Species in the Czech Republic — A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
Dry matter, organic acids, ascorbic acid, minerals (nitrogen, phosphorus, potassium, calcium, magnesium, sodium) and polyphenolic profile of a number of non-traditional fruit species and their genotypes, namely blue honeysuckle (Lonicera spp.), Saskatoon berry (Amelanchier alnifolia), black mulberry (Morus nigra), Tomentosa cherry (Prunus tomentosa Thunb.) and jostaberry (Ribes nigrum x Grossularia uva-crispa) were investigated. The results showed that Lonicera genotypes displayed high levels of ascorbic acid and they were rich in minerals, with the cultivar ‘Amfora’ achieving the leading position in nitrogen, phosphorus and potassium content among all lesser known fruit species. Amelanchier cultivars represented a valuable source of ascorbic acid and calcium, ‘Tišňovský’ and ‘Smoky’ together with Morus nigra ‘Jugoslavska’ accumulated the highest level of examined polyphenolic compounds. Regular consumption of studied less common fruit species can bring health benefits so they can represent a high potential value for fruit growers and in addition they can be utilised as functional foods.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».