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Enregistrement W2058763637 · doi:10.1007/s11130-014-0416-y

Marketplace Analysis Demonstrates Quality Control Standards Needed for Black Raspberry Dietary Supplements

2014· article· en· W2058763637 sur OpenAlexfundno aff
Jungmin Lee

Notice bibliographique

RevuePlant Foods for Human Nutrition · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaAgricultural Research ServiceNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBlowing a raspberryAnthocyaninFood scienceDietary supplementFood productsComposition (language)ChemistryBiologyToxicology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is currently no standard for the minimum anthocyanin concentration a black raspberry dietary supplement must contain for legal sale in the US. All consumer available black raspberry products (n = 19), packaged as dietary supplements or otherwise prepared (freeze-dried whole and pre-ground powders), were purchased and analyzed for their anthocyanin composition and concentration. Seven of the 19 samples contained no anthocyanins from black raspberry fruit, while three of those seven (without black raspberry fruit) had no anthocyanins of any kind. There was a wide range of anthocyanin concentration within the remaining products (18.1-2,904.8 mg/100 g; n = 12). When expressed as per capsule or per ∼1 teaspoon, concentration ranged from 0.1 to 145.2 mg (average 28 mg; n = 12). Until US dietary supplement labeling comes under regulatory oversight similar to food guidelines, foods are a more dependable source for dietary phenolics than supplements.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,804

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,316 · 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'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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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