Notice bibliographique
Résumé
Wild berries are a rich source of various biologically active substances. This paper focuses on the investigation of most common Russian forest berries on the total content and profile of anthocyanins, proanthocyanidins and total antiradical and antioxidant activity in 1-diphenyl-2-picrylhydrazyI (DPPH) and ferric reducing antioxidant power (FRAP) tests. Among berries analyzed were representatives of Ericacea family – bilberry, blueberry, crowberry, lingonberry, cranberry (V. oxycoccus and V. macrocarpon), of Caprifoliaceae family – honeysuckle, elderberry, vilburnum and Rosaceae family – chokeberry and saskatoon berry. Total anthocyanins were determined by pH-differential spectrophotometry, anthocyanin profile – by HPLC-TOF-mass-spectrometry, sum of proanthocyanidins – was estimated by colorimetry after butanol-hydrochloric acid hydrolysis. More than 100 samples of berries were selected from the northwestern and northern regions of the European part of Russia and western Siberia. The obtained data on the specific composition of anthocyanins and antioxidant properties of domestic berries are relevant to assess their potential effectiveness as a raw material for biological active food supplements and fortified foods and to develop criteria for authenticity and nutritional value of the berry raw materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».