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Enregistrement W3123170969 · doi:10.5897/ijppb.9000045

The proximate and mineral compositions of five major rice varieties in Abakaliki, South-Eastern Nigeria

2011· article· en· W3123170969 sur OpenAlexaboutno aff
A. O. Oko, S I Ugwu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Plant Physiology and Biochemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueHeavy Metals in Plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProximatePotassiumMineralSignificant differencePhosphorusSodiumAgronomyChemistryMathematicsBiologyFood scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The proximate compositions were estimated using compositional analysis of Association of Official Analytical Chemists, while the mineral element contents were determined using atomic absorption spectrophotometer. Analysis of variance shows that there is significant difference (p Faro14>Awilo>Faro15>Canada). No significant difference (p>0.05) exists in sodium, phosphorous, calcium and magnesium contents of the rice varieties studied. There is significant difference (p (Awilo, Faro15)>Sipi>Faro14) and potassium (Canada>Sipi>Awilo>Faro15>Faro14). Canada and Faro 14 varieties should get more attentions among other varieties in terms of proximate and mineral compositions. The result of this study can be exploited by rice consumers and also rice farmers in Abakaliki and its environs in their choices regarding mineral and proximate compositions.  Key words: Rice varieties, proximate composition, mineral elements, Abakaliki.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations82
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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