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Enregistrement W2097455501 · doi:10.5539/jas.v7n12p177

Carotenoid Retention in Immature Corn Ear Grains Subjected to Different Thermal Treatments

2015· article· en· W2097455501 sur OpenAlexvenueno aff
Natália Alves Barbosa, M. C. D. Paes, P. E. O. Guimarães, Joelma Pereira

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCookerCarotenoidFood scienceCompletely randomized designChemistryFactorial experimentCultivarVitaminHigh-performance liquid chromatographyCooking methodsHorticultureBiologyMathematicsBiochemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Processed food products may undergo changes in chemical composition during processing, leading to potential losses in nutritional value. The objective of this study was to determine carotenoid retention in immature grains of normal corn (BRS1030) and corn biofortified (BRS4104) with vitamin A precursors subjected to different thermal treatments: cooking in a microwave, cooking in a pressure cooker, cooking in a pot with a lid and cooking in a pot without a lid. The experiment had a completely randomized design in a factorial scheme (cultivar and type of cooking). The carotenoids were extracted in a sequential organic solvent scheme and quantified by high-performance liquid chromatography (HPLC). The results were submitted to analysis of variance (ANOVA), and when significant, the means were compared using the least significant difference (LSD) test (p = 0.05). Despite cultivars, the concentrations of carotenoid vitamin A precursors and total carotenoids in the immature corn grains were reduced after cooking the ears in a microwave or in a pressure cooker. The best treatments for preserving carotenoids according to the conditions studied are cooking in a pot with a lid and in a pot without a lid.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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