Prospecting Antioxidant Capacities and Health-Enhancing Phytonutrient Contents of Southern Highbush Blueberry Wine Compared to Grape Wines and Fruit Liquors
Notice bibliographique
Résumé
Blueberry wines may have a multitude of health benefits, but few studies have quantified the health-enhancing antioxidants, total phenols, anthocyanins and flavonoids in blueberry wines, especially the Southern highbush blueberry wine, in comparison to grape wines and fruit liquors. This study was initiated to fill such a gap by measuring the antioxidant capacity and key phytonutrients of Southern highbush blueberry wine as compared to red, Rose and white wines and fruit liquors. The Oxygen Radical Absorbance Capacity (ORAC) of the Southern highbush blueberry wine tested in this study ranged from 18.54 to 25.48 mmol TE/L, with an average of 22.57 ± 2.92 mmol TE/L. This was higher than the ORAC values of over 80% of the red wines and 100% of the Rose and white wines reported in literature. A majority of the red wines were higher, but all the Rose and white wines and most fruit liquors were lower in total phenolic content than the Southern highbush blueberry wine. Anthocyanin contents of the blueberry wines were generally comparable to those of the red wines. Results show that blueberry wines could be more potent than most red, Rose and white wines in health enhancement and disease prevention from the antioxidant perspective.
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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 ».