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Enregistrement W2774621268 · doi:10.5539/jas.v10n1p264

Physico-Chemical Characterization and Fatty Acid Profile of the Acrocomia emensis (Arecaceae) Seed Oil

2017· article· en· W2774621268 sur OpenAlexvenueno aff
Déborah Santos Neiva, Juliana Almeida Rocha, Afrânio Farias de Melo, Dario Alves de Oliveira, Murilo Malveira Brandão, Vany Ferraz, Vanessa de Andrade Royo, Elytânia Veiga Menezes

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural and Food Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLauric acidPalmitic acidFatty acidChemistryCapric AcidFood scienceBotanyExtraction (chemistry)Myristic acidOleic acidHorticultureBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brazil there are several oleaginous plants, with the potential to supply oil as raw material for various types of industries (cosmetic, pharmaceutical, energy, among others), among them we have the Acrocomia emensis (Arecaceae) known as tucum rasteiro. The objective of this work was to realize: extraction of the oil of the almonds using two types of cold mechanical press (walrus type and manual hydraulic type of 15 tons), physical-chemical analyzes (acidity index, peroxides, refraction, moisture and volatile material, ash, viscosity and density at 25 ºC) and fatty acid profile of the oil extracted from almonds of A. emensis from three localities in the northern state of Minas Gerais, Brazil (Bonito de Minas, Brasília de Minas and Montes Claros). The values of the physical-chemical indexes varied among the samples from the different locations. Extraction using walrus type press provided higher yield. The fatty acids of the oils of the three origins were: caprylic, capric, lauric, myristic, palmitic, stearic, oleic and linoleic. The majority in the three samples were the lauric acid.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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