Extraction of resinoids from St. John's wort (Hypericum perforatum L): I. Efficiency and optimization of extraction
Notice bibliographique
Résumé
The extraction of resinoids from St. John's wort (Hypericum perforatum L) was studied in a series of two papers. In the first part, the effects of the operating conditions on the yield of resinoids (total extract) were analyzed, while the mathematical models of extraction kinetics were compared in the second one. The extraction was carried out using an aqueous solution of ethanol (70 and 95 % v/v) at a hydromodulus (plant material to solvent ratio, w/v) of 1:5 or 1:10. The plant material was disintegrated and divided into three fractions (mean particle size: 0.23, 0.57 and 1.05 mm). The temperature was 25, 50 or about 80?C (boiling temperature). A higher yield of resinoids was obtained when the plant material of greater disintegration degree (0.23 mm) was treated with 70% v/v aqueous ethanol solution at higher hydromoduli (1:10) and temperatures (80?C). The effects of the operating factors on the yield of resinoids were estimated by using both the full factorial experimental plan 24 and artificial neuronic networks (ANN) of 3-4-1 topology. Of the two methods, the ANN one was found to be advantageous because of its capability of estimating the yield of resinoids in the whole range of the applied operating conditions.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».