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Enregistrement W2938700298 · doi:10.3390/su11102787

Comparative Analysis of Perennial and Annual Phaseolus Seed Nutrient Concentrations

2019· article· en· W2938700298 sur OpenAlexaff
Heather Schier, Kathrin Eliot, Sterling A. Herron, L. Landfried, Zoë Migicovsky, Matthew J. Rubin, Allison J. Miller

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Micronutrient Interactions and Effects
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesBaldwin Wallace UniversitySaint Louis UniversityU.S. Department of AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésPhaseolusPerennial plantNutrientContext (archaeology)AgronomyBiologyCropBotanyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term agricultural sustainability is dependent in part on our capacity to provide productive, nutritious crops that minimize the negative impacts of agriculture on the landscape. Perennial grains within an agroforestry context offers one solution: These plants produce large root systems that reduce soil erosion and simultaneously have the potential to produce nutrients to combat malnutrition. However, nutrient compositions of wild, perennial, herbaceous species, such as those related to the common bean (Phaseolus vulgaris) are not well known. In this study, seed ion and amino acid concentrations of perennial and annual Phaseolus species were quantified using ionomics and mass spectrometry. No statistical difference was observed for Zn, toxic ions (e.g., As) or essential amino acid concentrations (except threonine) between perennial and annual Phaseolus species. However, differences were observed for some nutritionally important ions. For example, Ca, Cu, Fe, Mg, Mn, and P concentrations were higher in annual species; further, ion and amino acid concentrations appear to be largely independent of each other. These results suggest variability in ion and amino acid concentrations exist in Phaseolus. As new crop candidates are considered for ecological services, nutritional quality should be optimized to maximize nutrient output of sustainable food crops.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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