The Castanea sativa bur as a new potential ingredient for nutraceutical and cosmetic outcomes: preliminary studies
Notice bibliographique
Résumé
Chestnuts are a common food product in Mediterranean countries, being recognized also for their beneficial effects on human health. Nevertheless, during processing, these fruits generate a large amount of food by-products, such as shells and burs. In the present work, the macronutrient composition, vitamin E profile and amino acid content of the burs were determined in samples from three different Portuguese regions (Minho, Trás-os-Montes and Beira-Alta). The nutritional composition was similar for all samples, being characterised by a high moisture content and low fat amounts. All essential amino acids were present in considerable amounts. Concerning vitamin E, the predominant vitamer was α-tocopherol for the Minho and Beira-Alta samples. The total phenolic compounds were quantified, and the antioxidant activity evaluated in different extracts using two biochemical assays (DPPH˙ and FRAP). All bur extracts showed a high total phenolic content, the highest obtained being that for the Beira-Alta samples. The chestnut bur from Minho showed the highest antioxidant activity in both assays. This study aims to demonstrate the potential of the Castanea sativa bur as a cosmetic and nutraceutical ingredient.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».