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Enregistrement W2166227346 · doi:10.5539/jfr.v2n6p1

Phytochemical, Proximate and Nutrient Composition of Vernonia calvaona Hook (Asterecea): A Green-Leafy Vegetable in Nigeria

2013· article· en· W2166227346 sur OpenAlexvenueno aff
Godwin Oju Igile, I. A. Iwara, B. I. A. Mgbeje, F.E. Uboh, P.E. Ebong

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed and Plant Biochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProximatePhytochemicalChemistryNutrientFood scienceComposition (language)SugarVitaminLeafy vegetablesVitamin CReducing sugarHorticultureBotanyBiologyBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The leaf of Vernonia calvaona was analysed for its phytochemical, proximate, anti-nutrient, mineral elements and vitamin compositions using standard analytical procedures. Flavonoids (7.07 ± 0.43%) were the most dominant plant secondary compound, followed by steroidal saponins (4.42 ± 0.23%), phenolic compounds (3.19 ± 0.05%), and carotenoids (1.62 ± 0.11%). Alkaloids (1.26 ± 0.13%), and sesquiterpene lactones (1.64 ± 0.13%) were also present in the plant. The proximate analysis of the fresh leaf gave a carbohydrate content of 20.80± 0.67 mg/100 g, with a corresponding reducing sugar content of 8.56 ± 0.06 mg/100 g. The sample also gave a protein content of 19.80 ± 0.61 mg/100 g and fat content of 4.17 ±0.15 mg/100 g respectively. The total fatty acid content of the plant was 3.57 ± 0.52 mg/100 g. Overall the green-leafy vegetable of Vernonia calvaona which is usually eaten raw and fresh contains a very balanced nutrient composition and provides a total metabolising energy value of 844.49 ± 6.19 KJ/100 g. The plant has a crude fibre content of 7.63 ± 0.22 mg/100 g and an ash content of 10.67 ± 0.33 mg/100 g respectively. The anti-nutrient levels, including oxalates (0.34 ± 0.04 mg/100 g), phytates (0.94 ± 0.04 mg/100 g) and cyanates (0.09 ± 0.01 mg/100 g) were low compared to many known vegetables. The leaf is rich in vitamins (Vit C 11.33 ± 0.88, Vit A 0.61 ± 0.01 and Vit E 0.99 ± 0.13 mg/100 g). The leaf is also rich in vitamins B1, B2, B6, niacin and folic acid. The mineral profile of the leaf sample is also impressive, and includes some key elements such as, Fe, Zn, Ca, Na, K, Mg, P and Se. It may be concluded that the leaves of V. calvaona contribute to nutrient intake by the consuming populations in Nigeria and can serve as an antimalarial, antidiabetic, fertility agent, anti-cancer, anti-ulcer and cardioprotective agent.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations50
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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