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Enregistrement W2324800847 · doi:10.5539/jfr.v5n2p98

Antioxidant and Physicochemical Properties of Hibiscus Sabdariffa Extracts from Two Particle Sizes

2016· article· en· W2324800847 sur OpenAlexvenueno aff
Sandro Cid-Ortega, José Ángel Guerrero-Beltrán

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueHibiscus Plant Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistilled waterCitric acidHibiscus sabdariffaChemistryAntioxidantTroloxEthanolAqueous solutionNuclear chemistrySolventChromatographyFood scienceBiochemistryOrganic chemistryAntioxidant capacity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of average particle sizes (APS: 0.45 and 1.01 mm), solvent types (ST: distilled water, 2% citric acid solution, and 50% ethanol), and extraction times (ET: 40, 50, and 60 min) on the physicochemical properties, antioxidant capacity, and half maximal effective concentration (EC50) in calyces of Roselle (Hibiscus sabdariffa) was analyzed. The extracts obtained with distilled water and 2% citric acid solution had an intense red color which purities (C) were 78.5 ± 2.3 and 79.8 ± 2.2, respectively. The alcoholic extracts showed a dark red color (C = 75.9 ± 1.8). The alcoholic (820.2 ± 73.7 mg Trolox equivalents (TE)/100 g dry calyces) and acid extracts (773.34 ± 53.0 mg TE/100 g dry calyces) showed higher antioxidant capacity than the aqueous extracts (673.24 ± 116.0 mg TE/100 g dry calyces). The EC50 value was better for the alcoholic extracts, followed by the 2% citric acid extracts and finally by the aqueous extracts (13.4 ± 1.0, 14.9 ± 1.0, and 17.2 ± 1.2 mg of extract, respectively). According to results, the best antioxidant properties were achieved using an APS of 0.45 mm, 50:50% ethanol:water ratio, and ETs of 30 or 45 min.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,308
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,186 · 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'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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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