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Enregistrement W2065703573 · doi:10.5539/jfr.v2n2p83

Bioavailability of Essential Minerals from Staples Commonly Consumed in the Tropics

2013· article· en· W2065703573 sur OpenAlexvenueno aff
Lowell Dilworth, Kesi J. Brown, Helen N. Asemota

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCassava research and cyanide
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioavailabilityChemistryFood scienceCucurbita pepoZincMagnesiumAnimal scienceBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>This study assessed essential minerals in sweet cassava (<em>Manihot esculenta</em>), Lucea yam (<em>Dioscorea rotundata</em>), plantain (<em>Musa sp</em>.) and pumpkin (<em>Cucurbita pepo</em>) by atomic absorption spectrophotometry while mineral bioavailabilities were assessed by <em>in vitro</em> enzymatic digestion.</p> <p>Undigested cassava samples displayed highest calcium concentrations (3150 ± 320 mg/Kg) while the highest iron concentrations were recorded in pumpkin samples (81.5 ± 4.7 mg/Kg). Magnesium concentrations were highest in ripe plantain samples (963 ± 15.18 mg/Kg) while the highest zinc concentrations were recorded in cassava (15.23 ± 4.07<sup> </sup>mg/Kg). Cooked samples displayed higher percentages of available minerals than uncooked ones with unripe plantain displaying highest percentage soluble calcium (12.945), iron (37.19%) and magnesium (23.37%) while the highest percentage soluble zinc was observed in sweet cassava (9.87%).</p> The samples assessed are important contributors of essential dietary minerals especially in the cooked states. These staples have untapped potential for increased economic relevance especially with increasing costs of food production. Studies aimed at increasing mineral bioavailability in some samples are needed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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