Total Polyphenol Content and Antioxidant Capacity of Tea Bags: Comparison of Black, Green, Red Rooibos, Chamomile and Peppermint over Different Steep Times
Notice bibliographique
Résumé
Globally, traditional and herbal teas are a prominent dietary source of polyphenols, and represent a class of bioactive molecules that are closely associated with a variety of health benefits. Most consumers prepare tea using tea bags, although there is little information about whether this production step alters the content of the final product. The study purpose was to investigate the effect of steep time and tea type on the polyphenol content and predicted antioxidant capacity of commercially available tea bag products, including Green, Orange Pekoe, Red Roiboos, Peppermint, and Chamomile. Total polyphenol content (TPC), antioxidant capacity (1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl inhibition), and total predicted antioxidant capacity were measured in aliquots sampled every minute for 10 min. Polyphenols were extracted into solution in a nonlinear fashion, with ~80–90% of the TPC appearing within 5 min of tea bag immersion. Moreover, a significant range in TPC values was observed between products, with true teas containing at least two-fold greater polyphenol content than the herbal varieties. Our results are consistent with previous work using loose-leaf tea products and demonstrates that tea bag products are an effective source of polyphenols that may offer health benefits relating to their constituent antioxidant activity.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».