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Enregistrement W3180809039 · doi:10.1590/0103-8478cr20200979

Seasonal variation in essential oil content and chemical profile of mint in southeast of Brazil

2021· article· en· W3180809039 sur OpenAlexfundno aff
Joyce Pereira Alvarenga, Andreísa Flores Braga, Fernanda Ventorim Pacheco, Alexandre Alves de Carvalho, José Eduardo Brasil Pereira Pinto, Suzan Kelly Vilela Bertolucci

Notice bibliographique

RevueCiência Rural · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEssential Oils and Antimicrobial Activity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversity of TorontoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésSeasonalityMentholEssential oilChemical compositionMenthoneComposition (language)Spring (device)HorticultureBotanyBiologyChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: This study evaluated the influence of seasonality in essential oil (EO) chemical composition of Mentha x piperita L. and Mentha viridis L. grown in southeast of Brazil. Leaves were collected from November 2011 until August 2013, in the middle of the following seasons: Spring (November), Summer (February), Autumn (May) and Winter (August). EO extraction was carried out by hydrodistillation in Clevenger apparatus for 1 hour. Chemical composition of EO was analyzed by GC-FID and GC-MS. The EO content and its chemical composition were influenced by seasonality in both species. The highest EO content was obtained for M. x piperita during spring (4.26%) and for M. viridis during spring (3.30%) and summer (3.70%). Mentha x piperita increased menthol (16.31 to 41.26%), neomenthol (3.02 to 6.39%) and menthone (5.56 to 41.58%) contents during spring and summer, respectively. Whereas, M. viridis EO content did not show a quality response pattern in relation to seasonality. Therefore, harvest time for M. x piperita is recommended during spring, and for M. viridis is recommended during spring and summer.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,528
Score d'incertitude au seuil0,126

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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