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Enregistrement W3041354878 · doi:10.5539/jfr.v9n4p50

Physicochemical Properties and Antioxidant Activity of Mixed Oil of Safou (Dacryodes edulis (G. Don) H.J. Lam) from Several Trees

2020· article· en· W3041354878 sur OpenAlexvenueno aff
Alain Serges Ondo-Azi, Crépin Ella Missang, Thomas Silou

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDPPHChemistryAntioxidantFood sciencePeroxide valueCarotenoidAcid valueBotanyOrganic chemistryBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The valorization of lipids can be highlighted by industrial exploitation of safou pulp, very rich in these. However, the low yield of safou trees is lacking. It’s necessary to estimate the technological potentialities of the oil obtained in order to describe the nutritional value and potential exploitation of this oil. Physical and chemical characteristics of this oil were examined. The aim of our study was to extract oil from fruits of several safou fruits and prepared a unique sample. This sample was essayed for its physicochemical properties and antioxidant activity. Results showed that the refractive index was 1.4693. The density and viscosity values were 0.9 mg/mL and 31.08 mPa/s, respectively. Acid and peroxide values were 6.17 mg KOH/g and 31.46 meq O2/kg. Gas chromatography revealed that the major fatty acids were C16:0 (44.23%), C18:1 (30.50%), and C18:2 (19.62%). Triacylglycerols were the most important lipids (88.88% of total lipids). Spectrometric assessment of color led to the remarkable presence of the peaks associated with the visible absorption of carotenoids near 530 nm and chlorophyll pigments located between 610 and 670 nm. Antioxidant activity and DPPH radical scavenging activities of safou oil were exanimate. So, oil mixtures can be used, while varietal delimitation and mix some varieties for oil industry.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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