Proximate and Mineral Composition of Nigerian Leafy Vegetables
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Proximate analysis and mineral composition of some Nigerian leafy vegetables: bitter leaf (<em>Veronia amygdalina</em> L), India spinach (<em>Basella alba</em> L), bush buck (<em>Gongronema latifolium</em>), scent leaf (<em>Ocimium grastissimum</em>), Smooth amaranth (<em>Amaranthus hybridus</em>)<em>, </em>Roselle plant (<em>Hibiscus sabdariffa</em>) and fluted pumpkin (<em>Telfaria occidentali</em>) were carried out using standard analytical procedures. The moisture content of the samples ranged between 10.0-12.08 %, crude protein, crude fibre, crude fat, ash contents and carbohydrate ranged between: 46.56 and 66.60, 4.02 and 12.08, 3.51 and 14.02, 5.02 and 15.55, 1.16 and 15.79 % dry matter (DM). Mineral element analysis showed that the leafy vegetables contained high levels of calcium (63.36-110.16), magnesium (27.51-288.65), sodium (15.01-88.00) and potassium (16.85-168.96) and low levels of copper (nd-3.14), nickel (2.32-18.16) and manganese (2.54-10.06) mg/100g respectively. The study showed that the leafy vegetables examined contained high levels of crude protein with low fat content and crude fibres.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle