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Enregistrement W2806987997 · doi:10.5539/jas.v10n7p196

Physico-chemical Parameters of Honey From Melipona mondury Smith, 1863 (Hymenoptera: Apidae: Meliponini)

2018· article· en· W2806987997 sur OpenAlexvenueno aff
Rogério Marcos de Oliveira Alves, Jacqueline Lemos Viana, Henrique de Abreu Cerqueira Sousa, Ana Maria Waldschmidt

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBee Products Chemical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiastaseHydroxymethylfurfuralApidaeHymenopteraStingless beeWater activityHoney beeBeekeepingBotanyChristian ministryHorticultureChemistryFood scienceWater contentBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The physico-chemical properties of honey produced by the stingless bee Melipona mondury from Atlantic Forest in the state of Bahia, northeastern Brazil were evaluated. The evaluated characteristics included: water content, electrical conductivity, pH, acidity, water activity, ashes, diastase, hydroxymethylfurfural (HMF), reducing sugars and saccharose values. The honey samples showed mean values of 29.18% for moisture; 391.5 μS for electrical conductivity; pH of 4.06; 34.3 meq kg-1 for acidity; 0.73 for water activity; 0.18% for ashes; 4.05 (Goethe unit) for diastase; 1.60% for HMF; 65.42% for reducing sugars; and 2.14% of saccharose. Only the diastase activity was above the limits accepted by the Technical Regulation for Identity and Quality of Honey (Brazilian Ministry of Agriculture and Supplies). Most parameters are according to those reported in honeys from other species of stingless bees in Brazil.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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