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Enregistrement W2022191543 · doi:10.1002/cjce.20185

Ultrasonic extraction of ferulic acid from <i>Angelica sinensis</i>

2009· article· en· W2022191543 sur OpenAlexvenueno aff
Can Quan, Yongyue Sun, Jia Qu

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical Chemistry and Chromatography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFerulic acidAngelica sinensisExtraction (chemistry)ChromatographyYield (engineering)SolventUltrasonic sensorSupercritical fluid extractionChemistrySupercritical fluidPercolation (cognitive psychology)Volume (thermodynamics)Materials scienceOrganic chemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, the extraction of ferulic acid, a pharmacologically active ingredient from the root of Angelica sinensis with ultrasonic extraction was investigated. Percolation and supercritical fluid extraction (SFE) were also employed to make comparisons with ultrasonic extraction. Three variables, which including the concentration of solvent, the ratio of solvent volume to sample (mL/g), and extraction time, were found to have great influence on ultrasonic extraction. The optimum extraction conditions were using pure ethanol with a ratio of solvent volume to sample 8:1 (mL/g) and extraction time of 30 min. Under the optimum extraction conditions, the extraction yield could reach 6.5% mass fraction, which was higher than that of SFE process with ethanol as co‐solvent and nearly a content of ferulic acid 1.0%; both the yield and the content of ferulic acid were higher than those obtained by percolation. Moreover, the time of ultrasonic extraction was significantly shortened. Overall, Ultrasonic extraction was shown to be highly efficient in the extraction of ferulic acid from Angelica sinensis .

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,464

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations24
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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