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Enregistrement W3110260743 · doi:10.1177/1082013220973804

The levels of bioactive compounds found in raw and cooked Canadian pulses

2020· article· en· W3110260743 sur OpenAlexafffundabout
AK Stone, KN Waelchli, Burcu Çabuk, TC McIntosh, Janitha P.D. Wanasundara, SD Arntfield, MT Nickerson

Notice bibliographique

RevueFood Science and Technology International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaSaskatchewan Pulse GrowersMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésStachyoseRaffinosePolyphenolFood scienceChemistryVicia fabaSaponinOligosaccharideLegumeBotanyBiologyAntioxidantBiochemistrySucrose

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of cooking on the levels of bioactive compounds (oligosaccharides, polyphenols and saponins, and vicine/convicine for faba bean only) were examined in a wide range of Canadian pulses. The total oligosaccharide concentrations were reduced ∼40% for chickpea, 11-81% for lentils, 41-43% for faba beans, 10-51% for beans, and 20-44% for peas. Individual oligosaccharides, raffinose, ciceritol, stachyose and verbascose, increased or decreased in the cooked samples depending on each pulse sample. Cooking reduced the total polyphenol content by 13-25% for chickpeas, 0-83% for lentils, 47-54% for faba beans, 47-54% for beans, and 48-70% for peas. And, the total saponin concentrations were reduced by 11-30% for chickpeas, 0-40% for lentils, 32-46% for beans, 14-30% for peas and increased by 8-26% in faba bean. The vicine and convicine levels in faba bean were reduced by 26-38% with cooking. The reduction in bioactive compounds after cooking depended on the specific compound and specific type of pulse. This large analyses of 20 different pulse samples allows for comparison between and within different types of pulses.

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 enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,994

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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