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Enregistrement W2055263962 · doi:10.3390/ijms11062362

Total Phenolic Contents and Antioxidant Capacities of Selected Chinese Medicinal Plants

2010· article· en· W2055263962 sur OpenAlexaff
Feng-Lin Song, Ren‐You Gan, Yuan Zhang, Qin Xiao, Lei Kuang, Hua‐Bin Li

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensSNC-Lavalin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEriobotryaTrolox equivalent antioxidant capacityAntioxidantTroloxChemistryAntioxidant capacityFood scienceFerricDioscoreaBotanyTraditional medicineJaponicaBiochemistryBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antioxidant capacities of 56 selected Chinese medicinal plants were evaluated using the Trolox equivalent antioxidant capacity (TEAC) and ferric reducing antioxidant power (FRAP) assays, and their total phenolic content was measured by the Folin-Ciocalteu method. The strong correlation between TEAC value and FRAP value suggested that the antioxidants in these plants possess free radical scavenging activity and oxidant reducing power, and the high positive correlation between antioxidant capacities and total phenolic content implied that phenolic compounds are a major contributor to the antioxidant activity of these plants. The results showed that Dioscorea bulbifera, Eriobotrya japonica, Tussilago farfara and Ephedra sinica could be potential rich sources of natural antioxidants.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations335
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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