Variation of Chemical Composition of the Lipophilic Extracts from Yellow Birch (<i>Betula alleghaniensis</i>) Foliage
Notice bibliographique
Résumé
The occurrence of biologically active compounds identified for the first time in the lipophilic extracts of yellow birch (Betula alleghaniensis Britt.) foliage led to the quantification of the seasonal variation of their concentrations. Yellow birch foliage was collected from late June until late September 2003 in two different regions of Quebec. The extraction yields using hexane as a solvent were determined, and the extracts were analyzed by GC-MS to identify their molecular composition. In terms of both extraction yields and the concentration of the targeted molecules present in the extracts, mid-September has been determined as the best time to collect foliage samples. A total of 14 constituents were identified in these extracts. This is the first report of the presence of all of these constituents in yellow birch foliage and of some of them in the genus Betula. The most important compounds identified in yellow birch foliage extracts are triterpene squalene and aliphatic hydrocarbon tetracosan, aliphatic alcohol phytol, fatty acids hexadecanoic and octadecanoic, pentacyclic triterpenes alpha- and beta-amyrin, and phytosterol stigmast-5-en-3-ol.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».