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Enregistrement W2891679034 · doi:10.5539/jas.v10n10p144

Fatty Acid Profile of Sunflower Achene Oil From the Brazilian Semi-arid Region

2018· article· en· W2891679034 sur OpenAlexvenueno aff
C. G. P. de Carvalho, Andressa Caldeira, Luciana Marques de Carvalho, H. W. L. de Carvalho, José Leonardo Ribeiro, J. M. G. Mandarino, José C. F. de Resende, Ariomar Rodrigues dos Santos, Marcos Reinaldo da Silva, Nair Helena Castro Arriel

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésAcheneStearic acidSunflower oilOleic acidLinoleic acidPalmitic acidFood scienceFatty acidSunflowerChemistryBotanyHorticultureBiologyBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis of the fatty acid profile of an oil is important for optimizing its use in the processing and food industries. The present work evaluated the fatty acid profile from sunflower achene oil grown in the Brazilian semi-arid region and adjacent regions. The oleic, linoleic, palmitic and stearic acid contents were determined by gas chromatography (GC). An approximate 5 °C increase (from 19 °C to 24 °C) in the minimum temperature during lipid fraction (oil) formation in achenes yielded a 22.6% increase and a 21.9% decrease in the average oleic acid and linoleic acid contents (41.0% to 63.5% and 50.9% to 29.0%, respectively). The saturated fatty acids content tended to decrease as the minimum temperature increased, although the behavior depended on the environment and the tested genotypes. In general, genotypes Aguara 04 and CF 101 presented higher oleic acid and lower linoleic, palmitic and stearic acid contents than did the HELIO 250 and HELIO 251 genotypes.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,380

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 savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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