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Enregistrement W204629702

Chickpea – nutritional quality and role in alleviation of global malnourishment

2014· article· en· W204629702 sur OpenAlexfundno aff
Manu P. Gangola, M. Båga, Pooran M. Gaur, R N Chibbar

Notice bibliographique

RevueOpen Access Repository of ICRISAT (International Crops Research Institute for the Semi-Arid Tropics) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaCanada Research ChairsSaskatchewan Pulse Growers
Mots-clésRaffinoseMalnutritionBiologyFood scienceNutrientVitaminBiotechnologyHuman nutritionAgronomyBiochemistryMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chickpea (Cicer arietinum L.) constitute a well-balanced source of carbohydrates, proteins, vitamins and minerals essential to combat malnourishment in human populations. The various seed constituents show large variations in abundance between genotypes, which allow selection of lines for both calorie-rich and calorie-reduced diets. Chickpea with a high protein content combined with high digestibility is preferred in diets where food is scarce. In diets of affluent cultures, chickpeas with good vitamin, fatty acid and mineral balance combined with low digestibility would have a preference. The major challenges in chickpea improvement are development of region-specific genotypes with reduced content of anti-nutritional constituents such as the raffinose family of oligosaccharides. This improvement would encourage a wider use of chickpea-based diets around the world.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,299 · 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'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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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