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Enregistrement W3145408155 · doi:10.1111/1541-4337.12748

Selenium in cereals: Insight into species of the element from total amount

2021· review· en· W3145408155 sur OpenAlexaff
Minhao Xie, Xinyang Sun, Peng Li, Xinchun Shen, Yong Fang

Notice bibliographique

RevueComprehensive Reviews in Food Science and Food Safety · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofortificationSeleniumBioavailabilityMicronutrientFood scienceHuman healthBiologyTrace elementHuman nutritionToxicityEnvironmental chemistryChemistryToxicologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selenium (Se) is a trace mineral micronutrient essential for human health. The diet is the main source of Se intake. Se-deficiency is associated with many diseases, and up to 1 billion people suffer from Se-deficiency worldwide. Cereals are considered a good choice for Se intake due to their daily consumption as staple foods. Much attention has been paid to the contents of Se in cereals and other foods. Se-enriched cereals are produced by biofortification. Notably, the gap between the nutritional and toxic levels of Se is fairly narrow. The chemical structures of Se compounds, rather than their total contents, contribute to the bioavailability, bioactivity, and toxicity of Se. Organic Se species show better bioavailability, higher nutritional value, and less toxicity than inorganic species. In this paper, we reviewed the total content of Se in cereals, Se speciation methods, and the biological effects of Se species on human health. Selenomethionine (SeMet) is generally the most prevalent and important Se species in cereal grains. In conclusion, Se species should be considered in addition to the total Se content when evaluating the nutritional and toxic values of foods such as cereals.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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