MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2123455092 · doi:10.1111/j.1439-037x.2010.00444.x

Elevated Ultraviolet-B Radiation Reduces Concentrations of Isoflavones and Phenolic Compounds in Soybean Seeds

2010· article· en· W2123455092 sur OpenAlexaff
E. H. Kim, Philippe Séguin, J. E. Lee, C. G. Yoon, Hyun‐Kon Song, Jae Kyoun Ahn, Ill‐Min Chung

Notice bibliographique

RevueJournal of Agronomy and Crop Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsoflavonesChemistryFood scienceUltravioletAgronomyBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gradual disruption of the ozone layer in the stratosphere has resulted in increased exposure of plants to ultraviolet-B (UV-B, 280–315 nm) radiation. UV-B radiation is known to affect crop growth and quality negatively. A study was conducted to determine the impact of elevated UV-B radiation levels on the isoflavones and phenolic compound concentrations of seven soybean varieties. UV-B radiation significantly reduced the concentration of most isoflavones and phenolic compounds in soybean seeds. Exposure to elevated UV-B levels overall resulted in 35 % reduction in total isoflavones and 31 % in phenolic compounds concentrations. The effect on individual isoflavones and phenolic compounds depended on the compound and variety, but UV-B overwhelmingly reduced concentrations. This study suggests that increased UV-B radiation negatively impacted soybean quality by reducing the concentration of compounds that have health-beneficial properties.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,807
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Agronomy and Crop ScienceMême sujetSoybean genetics and cultivationTravaux en français237 207