Essential Oil Yields and Quality of Fennel Grown in Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
Field and laboratory experiments were conducted at two sites in Nova Scotia during 2001 and 2002 to assess the potential to grow fennel ( Foeniculum vulgare Mill.) as an essential oil crop in the Maritime region of Canada. Three cultivars—`Shumen', `Berfena', and `Sweet Fennel'—and two seeding dates—24 May and 8 June—were evaluated. Essential oil yields and composition were determined and compared to commercially available fennel essential oil from the U.S. The highest herbage yields were produced by `Shumen' from the earlier seeding date. Essential oil content and yields were lowest in `Sweet Fennel' and highest in `Shumen'. The major component of the essential oil was anethole, 47% to 80.2%. Other major components of the essential oil were methyl chavicol, fenchone, α-phellandrene, α-pinene, ortho cymene, β-phellandrene, fenchyl acetate, β-pinene, and apiole. The essential oil composition was unique to each cultivar. The highest methyl chavicol content was in `Shumen', while the highest concentration of phellandrene, fenchyl acetate and apiole were detected in `Sweet Fennel' oil. Fenchone, ortho cymene, β-pinene, α-phellandrene, and α-pinene were the highest in `Berfena'. The composition of the oil was similar to the commercially purchased oil and met industry requirements of oil composition. The results suggest there is potential to grow fennel as an essential oil crop in Nova Scotia.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».