MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3120959588 · doi:10.3390/pr9010159

Effects of Temperature and Extraction Time on Avocado Flesh (Persea americana) Total Phenolic Yields Using Subcritical Water Extraction

2021· article· en· W3120959588 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensNational Research Council CanadaBio Food Tech (Canada)University of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésPerseaFleshExtraction (chemistry)RipenessRipeningChemistryHorticultureYield (engineering)Water extractionChromatographyBotanyFood scienceBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the optimum extraction temperature for enhanced total phenolic yields extracted from avocado fruit flesh (Persea americana) using subcritical water extraction, as well as the impact of fruit ripeness on phenol extraction efficiency. Additionally, extraction yield against extraction time was investigated for time intervals of 10 min over an overall extraction time of 30 min. The subcritical water conditions studied were 18 bar, 87 mL/min, and temperatures of 105 °C, 120 °C, and 140 °C. The total phenolic compounds content was compared for week one avocado flesh and ripe (week four) avocado flesh, with a four-week ripening period between the two samples. The results show that extracting with subcritical water at 105 °C provides the highest phenolic compounds yields of 0.11% and 0.26% by dried mass for week one and ripe fruit (week four), respectively. The experimental results also indicate that the implementation of lower extraction temperatures on week four avocado (i.e., following the selection of week one avocados and allowing them to ripen over a period of one month) enhances the phenolic compounds extraction yields by more than four times relative to the first week’s sample extract, specifically during the first 20 min of extraction.

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.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,390

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,266 · 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