Synergies between plant antioxidant blends in preventing peroxidation reactions in model and food oil systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A study was conducted to investigate the oxidative behavior of various mixtures of rosemary, sage, and citric acid in a linoleic acid model system by oxygen consumption measurement and in a palm olein system by differential scanning calorimetry (DSC) analysis. Response surface methodology was used to optimize the use of the mixtures. Results showed that rosemary and sage were two important factors for the protective index (PI). The two antioxidants were highly significantly (P<0.001) in influencing PI values. There was a significant (P<0.01) synergistic effect between rosemary and sage on PI values. Citric acid was also found to be significant (P<0.05) for PI. With respect to onset time (To), all three antioxidants were significant (P<0.05). However, no significant interaction among antioxidants was found for To. Mathematical models for both PI and To could be developed with confidence. The R2 values for PI and To were 0.992 and 0.926, respectively. A combination of 0.078% rosemary, 0.067% sage and 0.037% citric acid was the optimal combination for PI, whereas a combination of 0.068% rosemary, 0.075% sage, and 0.039% citric acid was required to reach the optimal To value.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».