Nutritional quality and health benefits of chickpea (<i>Cicer arietinum</i>L.): a review
Notice bibliographique
Résumé
Chickpea (Cicer arietinum L.) is an important pulse crop grown and consumed all over the world, especially in the Afro-Asian countries. It is a good source of carbohydrates and protein, and protein quality is considered to be better than other pulses. Chickpea has significant amounts of all the essential amino acids except sulphur-containing amino acids, which can be complemented by adding cereals to the daily diet. Starch is the major storage carbohydrate followed by dietary fibre, oligosaccharides and simple sugars such as glucose and sucrose. Although lipids are present in low amounts, chickpea is rich in nutritionally important unsaturated fatty acids such as linoleic and oleic acids. β-Sitosterol, campesterol and stigmasterol are important sterols present in chickpea oil. Ca, Mg, P and, especially, K are also present in chickpea seeds. Chickpea is a good source of important vitamins such as riboflavin, niacin, thiamin, folate and the vitamin A precursor β-carotene. As with other pulses, chickpea seeds also contain anti-nutritional factors which can be reduced or eliminated by different cooking techniques. Chickpea has several potential health benefits, and, in combination with other pulses and cereals, it could have beneficial effects on some of the important human diseases such as CVD, type 2 diabetes, digestive diseases and some cancers. Overall, chickpea is an important pulse crop with a diverse array of potential nutritional and health benefits.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».