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Enregistrement W2976345510 · doi:10.5539/jas.v11n17p28

Fatty Acids and Sugars in Lablab Seed Produced in Virginia (A Non-traditional Location)

2019· article· en· W2976345510 sur OpenAlexvenueno aff
Harbans L. Bhardwaj, Anwar A. Hamama

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural pest management studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésLablab purpureusDolichosStachyoseRaffinoseLegumeBiologyLinoleic acidSugarForageCropFatty acidSucroseBotanyFood scienceAgronomyHorticultureBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lablab [Lablab purpureus (L.) Sweet], a relatively unknown crop in the United States of America, is understood to be adapted to Southern USA. Even though, previous studies conducted in Virginia have indicated that Lablab can be produced in Virginia as a forage crop, composition of lablab seed produced in Virginia is unknown. To alleviate this limitation, seeds of seventeen lablab lines from a replicated field study, that was conducted for two years, were analyzed for concentrations of fatty acids and sugars. Results indicated that genotypes had mostly significant effects on concentrations of fatty acids and sugars. Prominent fatty acids in lablab seeds, grown in Virginia (USA), were linoleic (53.5%), palmitic (15.8%), and linolenic (14.1%). Mean saturated and total unsaturated fatty acids in lablab seeds were 22.2 and 77.6%, respectively. Mean concentrations of sucrose, fructose, and glucose concentrations in lablab seed were 1.45, 0.42, and 0.78 g per 100 g meal. Mean concentrations of total non-nutritive sugars (Raffinose+Stachyose+Verbascose) in lablab seed were 4.96 g per 100 g meal. Correlations between several nutritional quality traits in lablab seed were observed to be significant. A comparison of nutritional quality of lablab seed with literature values of black bean, navy bean, kidney bean, pinto bean, and pea indicated that lablab has potential as a new food legume for United States of America.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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