Essential Oil Composition and Yield of Anise from Different Distillation Times
Notice bibliographique
Résumé
Anise ( Pimpinella anisum L.) is a spice, an essential oil crop, and a medicinal plant with a long history of use. Anise seed oil is extracted from anise seed through steam distillation. There is no experimentally established optimal time for distillation of anise seed. We hypothesized that the distillation time (DT) can be customized for optimum yield and composition of anise essential oil. In this study, we determined the effect of nine steam DTs (5, 15, 30, 60, 120, 180, 240, 360, and 480 minutes) on essential oil yield and essential oil composition of anise seed. We developed regression models to predict essential oil yield, the concentration of individual constituents, and the yield of these constituents as a function of DT. Highest essential oil yield (2.0 g/100 g seed, 2%) was obtained at 360-minute DT. The concentration of transanethole, the major anise oil constituent, varied from 93.5% to 96.2% (as a percent of the total oil) and generally was high at 15- to 60-minute DT and low at 240- to 480-minute DT. However, the yield of transanethole (calculated from the essential oil yield and the concentration of transanethole in the oil) increased with increasing DT to reach maximum at 360-minute DT. The concentration of the other oil constituents varied significantly depending on the DT, and some of them were higher at the shorter DT than at the longer DT. However, the yields of these constituents were highest at longer DT (either 360 or 480 minutes). DT can be used to obtain anise essential oil with different composition that would benefit the essential oil industry. This study demonstrated the need for providing DT in reports where anise seed essential oil yield and composition are discussed. This article can also be used as a reference point for comparing studies in which different DTs were used to extract essential oil from anise seed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».