Environmental and Genetic Variation in Essential Mineral Nutrients and Nutritional Value Among Brassica Vegetables
Notice bibliographique
Résumé
Dietary minerals play an important role in human nutrition and proper metabolism. We grew various Brassica crops under field conditions in 2012 and 2013 and analyzed 8 essential minerals from edible tissues of those crops. Among the investigated crops, pak choi (Brassica rapa), mustard greens (B. juncea; B. nigra), and komatsuna (B. rapa) were generally high in most minerals, according to dry weight-based concentrations. The percentage recommended daily intake (RDA) or adequate intake (AI) values, calculated using fresh weight-based concentrations, suggest that Brassica vegetables are a good source of iron, calcium, and manganese, providing > 20% of %RDA/AI depending on crop. Kale (B. oleracea; B. napus) was generally higher in %RDA/AI, in particular for calcium (Ca), phosphorous (P), magnesium (Mg), and manganese (Mn). From the 2-year study, days to harvest, growing degree days, total solar radiation, and total precipitation and evaporation were found to affect the concentration of Ca, P, Ma, and Me. The results of this study provide a direct comparison of the mineral composition of various Brassica crops grown under the same conditions and will help consumers’ food choice for better nutritional value.
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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 | 0,001 |
| 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 ».