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Enregistrement W1995758293 · doi:10.1002/jsfa.2412

Phytoestrogen content of alfalfa cultivars grown in eastern Canada

2006· article· en· W1995758293 sur OpenAlexaffabout
Philippe Séguin, Wenju Zheng

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytoestrogen effects and research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoumestrolCultivarPhytoestrogensSeedingMedicago sativaAgronomyLuteolinApigeninKinetinAvenaBiologyAnimal scienceChemistryFlavonoidTissue culture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alfalfa (Medicago sativa L.) contains several phytoestrogens that may have health‐promoting effects in humans. In this study, the concentrations of three phytoestrogens (apigenin, coumestrol, and luteolin) of ten field‐grown alfalfa cultivars were determined in the seeding and post‐seeding year at two sites in Sainte‐Anne‐de‐Bellevue, QC, Canada. Herbage and phytoestrogen yield per hectare were concurrently determined. Differences between cultivars were only observed for apigenin concentration and yield and coumestrol yield. There was a 37% variation between cultivars in apigenin concentration. Site‐by‐harvest interactions and harvest main effects were observed for the concentration and yield of all three phytoestrogens. There was a 2‐ and 2.5‐fold variation in coumestrol and luteolin concentrations, respectively, between harvests of both sites. Coumestrol concentration was lower in harvests of the seeding than of the post‐seeding year. Luteolin concentration fluctuated during the five harvests at one site, but was greater in the seeding than in the post‐seeding year at the other site. There was a 5.4‐fold variation in apigenin concentration between harvests of both sites, concentrations being lower in the seeding (avg. 173 µg g−1 DM) than in the post‐seeding year. Results suggest that choice of cultivars have limited impact on alfalfa phytoestrogen concentration, which, however, greatly differ between harvests and sites. Copyright © 2006 Society of Chemical Industry

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil0,363

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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