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Enregistrement W3036001187 · doi:10.5539/jas.v12n7p182

Yielding Morphological Characteristics and Biochemical Analysis of “Karma lemon” Cannabis Producing Cannabinoids in Thessaloniki-Greece

2020· article· en· W3036001187 sur OpenAlexvenueno aff
D Fadel, Najoie Assaad, Nour Wahab, Diamanto Lazari

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisCannabinoidTraditional medicineKarmaMedicinal plantsBiologyMedicineGeographyArchaeologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cannabis has been widely used by humans over many centuries as a source of fiber, oil and for medicinal purposes. Its use was illicit in numerous countries, including Greece and Lebanon. “Karma Lemon”, one of the newest cannabis strain originated from Italy, is selected in this study to analyze its components using various techniques starting from the extraction, isolation and identification of cannabinoids using separatory compounds and NMR techniques as well as the main important morphological traits of this strain to be harvested at an appropriate time for medicinal uses in Greece and later on, in Lebanon. Thirty different samples were selected from the field of respected “Hemp Way Company” in Thessaloniki and studied for morphological traits. These were related to the length of the plant at harvest time (1.809 m) needed for the use of combines and the weight of inflorescence (213.5 g fresh and 40.8 g dry) for oil or seed production. Three samples of Karma Lemon cannabis strain inflorescence were analyzed at the Laboratory of Pharmacognosy, School of Pharmacy, in the Aristotle University of Thessaloniki in Greece, after proper extraction and isolation using ethanol and other separation compounds. TLC and NMR techniques were used to visualize and identify cannabinoids present after isolation. Cannabinoid acids, CBG, CBN, THC, CBD and other cannabinoids were identified and isolated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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