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Enregistrement W3192995664 · doi:10.3389/fnut.2021.663434

Benchmarking Nutraceutical Soybean Composition Relative to Protein and Oil

2021· review· en· W3192995664 sur OpenAlexfundno aff
Constanza S. Carrera, Fernando Salvagiotti, Ignacio A. Ciampitti

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2021
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoybean genetics and cultivation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasMcGill UniversityKansas State University
Mots-clésNutraceuticalSoybean oilFood scienceComposition (language)Soybean mealChemistryMealAnimal scienceBiotechnologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to explore relationships between protein, oil, and seed weight with seed nutraceutical composition, focused on total isoflavone (TI) and total tocopherol (TT) contents across genotypic and environmental combinations in soybean. We conducted a synthesis-analysis of peer-reviewed published field studies reporting TI, TT, protein, oil, and seed weight ( n = 1,908). The main outcomes from this synthesis-analysis were: (i) relationship of TI-to-protein concentration was positive, though for the upper boundary, TI decreases with increases in protein; (ii) relationship of TT-to-oil concentration was positive, but inconsistent when oil was expressed in mg per seed; and (iii) as seed weight increased, TI accumulation was less than proportional relative to protein concentration and TT decreased more proportional relative to oil concentration. Association between nutraceuticals and protein, oil, and seed weight for soybean reported in the present study can be used as a foundational knowledge for soybean breeding programs interested on predicting and selecting enhanced meal isoflavone and/or oil tocopherol contents.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeAutre devis
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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