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Enregistrement W2612643308 · doi:10.6000/1927-5129.2017.13.37

Analysis of Nutritional Components of Horse Radish Tree Flowers (Moringa oleifera) Wildly Grown in Sindh Province

2017· article· en· W2612643308 sur OpenAlexvenueno aff
Saghir Ahmed Sheikh, Benish Nawaz Mirani, Shafi Muhammad Nizamani, Aijaz Hussain Soomro, Aasia Akbar Panhwar

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMoringa oleifera research and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoringaNutrientProximateCurryBiologyFood scienceHorticultureBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present research study was aimed at determining the proximate and mineral composition of horse radish tree flowers by utilizing standard methodologies. The mean moisture content in fresh, thermally dehydrated, curry, shade dried and boiled fresh /processed samples of horse radish tree flowers was 80.98, 5.40, 68.07, 5.84 and 86.26%, respectively. The vegetable had the highest pH, carbohydrates, total solids, nitrogen free extracts and calorific values in thermally dried samples and crude fiber, ash and protein values were higher in shade dried samples. Whereas, fat and total fatty acids were found higher in curry samples. There was a significant presence of dietary essential micro-nutrients. It was therefore revealed that horse radish tree flowers(Moringa oleifera) when consumed in curry form could also be a good source of nutrients. The inclusion of horse radish tree flowers into the diet could potentially address some of the challenges, such as health benefits, food security and increase life expectancy in Sindh, Pakistan.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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