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Enregistrement W1974288430 · doi:10.2478/v10289-012-0002-1

Phenolic Compounds of Propolis from the Boreal Coniferous Zone

2012· article· en· W1974288430 sur OpenAlexaboutno aff
Anneli Salonen, Sanna Saarnio, Riitta Julkunen‐Tiitto

Notice bibliographique

RevueJournal of Apicultural Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBee Products Chemical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésPropolisCaffeic acidNaringeninPhenolic acidCaffeic acid phenethyl esterChlorogenic acidPhenolsBiologyBotanyChemistryOrganic chemistryFlavonoidAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenolic Compounds of Propolis from the Boreal Coniferous Zone The profile of phenolic compounds in 19 propolis samples from different provinces in Finland were analysed for the first time using HPLC-DAD. Nine individual flavonoids (comprising 26% of the identified phenolics), eleven cinnamic acid derivatives (36%), two caffeic acid derivatives (14%), three chlorogenic acid derivatives (14%), and three other phenolic acids (10%) were found in the propolis samples. The compounds found in the largest quantities were methyl-naringenin and caffeic acid phenethyl ester (CAPE). The phenolic profiles of Finnish propolis show marked differences when compared with P. nigra and P. tremuloides propolis of Central European and Canadian origins. The phenolic compounds found in propolis samples are commonly found in the tree species growing in Finland. Non-metric multidimensional scaling showed that samples were scattered and they did not form clear groups according to the geographical origin or age of the sample.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, 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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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