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Enregistrement W2103814022 · doi:10.1017/s0960258500000039

Phytic acid and phosphorus in crop seeds and fruits: a global estimate

2000· article· en· W2103814022 sur OpenAlexaff
John N. A. Lott, Irene Ockenden, Victor Raboy, Graeme Batten

Notice bibliographique

RevueSeed Science Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePhytase and its Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhytic acidTonneCropPhosphorusAgronomyPhosphoric acidChemistryFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A very important mineral storage compound in seeds is phytate, a mixed cation salt of phytic acid (myo-inositol hexakis phosphoric acid). This compound is important for several reasons: (1) It is vital for seed/grain development and successful seedling growth. (2) It is often considered to be an antinutritional substance in human diets, but it may have a positivenutritional role as an anti-oxidant and an anti-cancer agent. (3) It represents a very significant amount of phosphorus being extracted from soilsand subsequently removed with the crop. (4) It plays a role in eutrophication of waterways. A key part of this review is an estimate of the annualtonnage of phosphorus and phytic acid sequestered in up to 4.1 billion metric tonnes of crop seeds and fruits globally each year. We estimate thatnearly 35 million metric tonnes of phytic acid, containing 9.9 million metric tonnes of P, is combined with about 12.5 and 3.9 million metric tonnes of K and Mg respectively, to form each year over 51 million metric tonnes of phytate. The amount of P inthis phytate is equal to nearly 65÷ of the elemental P sold world wide for use in mineral fertilizers. Dry cereal grains account for 69÷ of the total crop seed/fruit production but account for 77÷ of the total phytic acid stored each year. Low phytate mutants, that are now available for some key staple food crops such as maize and barley, offer potential benefits in such areas as the sustainability of lands used to grow crops, the mineral nutrition of humans and animals, and reduction in pollution of waterways.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations491
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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