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Enregistrement W2168529776 · doi:10.5539/jfr.v3n6p179

Enrichment of Commercially-Prepared Juice With Pomegranate (Punica granatum L.) Peel Extract as a Source of Antioxidants

2014· article· en· W2168529776 sur OpenAlexaffvenue
Zilmar Meireles Pimenta Barros, Jocelem Mastrodi Salgado, Priscilla Siqueira Melo, Fúvia de Oliveira Biazotto

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiquePomegranate: compositions and health benefits
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloJohns Hopkins University
Mots-clésPunicaFood scienceAntioxidantChemistryPhytic acidVitamin CPolyphenolHealth benefitsTraditional medicineBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Ready-to eat foods meet the demands of a modern lifestyle and the number of people seeking food that is convenient and safe is increasing. The extracts of peels from four different fruits were tested as potential value-added foods to offer to consumers. Physical and chemical analyses of the peel extracts were conducted to measure total phenolic compounds, tannins, phytic acid and antioxidant activity using the 1’-1’Diphenyl-2’picrylhydrazyl, and 2,2’-azino-bis-3-ethylbenzothiazoline-6-sulphonic acid methods. The result of screening the antioxidant activity showed that the pomegranate peel had higher activity than the other peels (p<0.05). In addition, flavonoids and vitamin C were measured in the pomegranate peel, and low amounts of these components were found. The pomegranate peel had a high amount of phenolic compounds and high levels of antioxidants, and this peel was used to enrich a commercially-available juice. Furthermore, the sensory evaluation showed no difference between the control and enriched juice. The product was well accepted and feasible from a technological standpoint. Because the waste is rich in bioactive compounds, value is added to the final product, as these antioxidant compounds are known to protect health and improve the quality of life of the consumers.</p>

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)0,004
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,326 · 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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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