Modeling of drying St. John's wort (Hypericum perforatum L.) leaves
Notice bibliographique
Résumé
Drying of agricultural crops after harvesting is an important operation that helps in preserving product quality and quantity, particularly for medicinal plants and herbs which undergo reduction of essential oils and changes of qualitative properties such as color, both of which influence the economical value of the product. Drying of medicinal plants is a delicate operation for removing product moisture, in order to reduce enzyme activity; thus containing growth of bacteria and pathogens, and preventing product deterioration. Drying process of St. John’s wort (Hypericum perforatum L.) leaves was studied and modeled in this investigation. Independent variables included temperature at four levels (40, 50, 60 and 70°C), air velocity at three levels (0.3, 0.7 and 1 m/s), and product depth at three levels (1, 2, and 3 cm). The experiments were performed as factorial with completely randomized design in three replications. Seven drying models, namely Yagcioglu, Page, modified Page, Henderson and Pabis, Lewis, two-term and Verma, were utilized to fit the data. The Page model was found as the best model having the highest R2 and lowest χ2, RMSE and P-values. Key words: Drying, St. John’s wort, modeling.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».