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Enregistrement W2104559404 · doi:10.1080/10408390903044107

Bioactive Compounds in Cranberries and their Biological Properties

2010· review· en· W2104559404 sur OpenAlexaff
J. Côté, S. Caillet, G. Doyon, Monique Lacroix

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Food Science and Nutrition · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaArmand Frappier MuseumInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlavonolsProanthocyanidinVacciniumAntioxidantChemistryNutraceuticalHealth benefitsTraditional medicineFood scienceCRANBERRY JUICEBiologyPolyphenolMedicineBiochemistryBotanyUrinary system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cranberries are healthy fruit that contribute color, flavor, nutritional value, and functionality. They are one of only three fruits native to America. Over the past decade, public interest for the North American cranberry (Vaccinium macrocarpon) has been rising with reports of their potential health benefits linked to the numerous phytochemicals present in the fruit--the anthocyanins, the flavonols, the flavan-3-ols, the proanthocyanidins, and the phenolic acid derivatives. The presence of these phytochemicals appears to be responsible for the cranberry property of preventing many diseases and infections, including cardiovascular diseases, various cancers, and infections involving the urinary tract, dental health, and Helicobacter pylori-induced stomach ulcers and cancers. Recent years have seen important breakthroughs in our understanding of the mechanisms through which these compounds exert their beneficial biological effects, yet these remain to be scientifically substantiated. In this paper these characteristics, as well as the antioxidant, radical scavenging, antibacterial, antimutagen, and anticarcinogen properties of cranberry major bioactive compounds are explained.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations258
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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