Effects of Genotype, Latitude, and Weather Conditions on the Composition of Sugars, Sugar Alcohols, Fruit Acids, and Ascorbic Acid in Sea Buckthorn (Hippophaë rhamnoides ssp. mongolica) Berry Juice
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
Sea buckthorn berries (Hippophaë rhamnoides ssp. mongolica) of nine varieties were collected from three growth locations in five inconsecutive years (n = 152) to study the compositional differences of sugars, sugar alcohols, fruit acids, and ascorbic acid in berries of different genotypes. Fructose and glucose (major sugars) were highest in Chuiskaya and Vitaminaya among the varieties studied, respectively. Malic acid and quinic acid (major acids) were highest in Pertsik and Vitaminaya, respectively. Ascorbic acid was highest in Oranzhevaya and lowest in Vitaminaya. Berry samples of nine varieties collected from two growth locations in five years (n = 124) were combined to study the effects of latitude and weather conditions on the composition of H. rhamnoides ssp. mongolica. Sea buckthorn berries grown at lower latitude had higher levels of total sugar and sugar/acid ratio and a lower level of total acid and were supposed to have better sensory properties than those grown at higher latitude. Glucose, quinic acid, and ascorbic acid were hardly influenced by weather conditions. The other components showed various correlations with temperature, radiation, precipitation, and humidity variables. In addition, fructose, sucrose, and myo-inositol correlated positively with each other and showed negative correlation with malic acid on the basis of all the samples studied (n = 152).
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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