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Enregistrement W2097627798 · doi:10.5539/jas.v5n8p66

Chemical Composition of Four Cultivated Tropical Bamboo in Genus Gigantochloa

2013· article· en· W2097627798 sur OpenAlexvenueno aff
Razak Wahab, Mohd Tamizi Mustafa, Mohammed Abdus Salam, Mahmud Sudin, Hashim W. Samsi, Mohd Sukhairi Mat Rasat

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBamboo properties and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBambooChemical compositionLigninPlant stemBotanyChemistryHorticultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chemical compositions of cultivated 3 year-old bamboo culms of Gigantochloa brang, G. levis, G. scortechinii and G. wrayi were studied. The culms exhibited different chemical composition in extractives, Alpha-cellulose, lignin and ash contents between the bamboo species, location in the culms and position at the nodes and internodes. The extractive content in four species ranged from 8.30 to 9.23%. The extractive content of G.brang, G.levis, G.scortechinii and G.wrayi were 8.30%, 9:23%, 8:00% and 8.62% respectively. The holocellulose content for G. levis were 85.08%, G. wrayi 84.53%, G. brang 79.94% and G. scortechinii 74.62%. The holocellulose content for the cultivated bamboo genus Gigantochloa were 74% to 85%. The ?- cellulose is the chemical constituents in the holocellulose. The highest was G.brang (51.58%) followed by G. scortechinii (46.87%), G. wrayi (37.66%) and G. levis (33.80%). The lignin content ranged between 24.84 to 32.65%. The highest were obtained in G. scortechinii (32.55%), G. wrayi (30.04%), G. levis (26.50%) and lowest in G. brang (24.83%). The ash content in four species of Gigantochloa bamboo ranged between 0.88 to 2.86%. The ash content is the highest in G. scortechinii (2.83%) follow by G. levis (1.29%), G. brang (1.25%) and the lowest in G. wrayi (0.88%).

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations56
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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