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Enregistrement W3198593372 · doi:10.4236/fns.2021.129065

Physico-Chemical Profile of Four Types of Honey from the South of the Republic of Moldova

2021· article· en· W3198593372 sur OpenAlexfundno aff
Aurica Chirsanova, Tatiana Capcanari, Alina Boiştean, Rodica Siminiuc

Notice bibliographique

RevueFood and Nutrition Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBee Products Chemical Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgence Universitaire de la Francophonie
Mots-clésSunflowerBiologyRapeseedHelianthus annuusHorticultureBotanyBrassicaPollenHoneydew

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are many studies that compare the quality and biological characteristics of honey with distinct geographical and botanical origins. However, the physico-chemical and biological properties of different types of honey in the same production regions are rarely mentioned. The honey used in this study: sunflower honey, rapeseed honey, manna honey and polyflora honey, came from GT “Malai C” in Taraclia village, Causeni district in the southern part of the Republic of Moldova and belonged to the flowering season of year 2020. Following the polynecological analysis, it was found that two types of honey are monofloral with a dominant pollen content of Helianthus spp. (49.15% - 93.12%) in sunflower honey and Brassica spp. (52.17% - 70.11%) in rapeseed honey. Mana honey and polyflora contain several types of pollen. Thus, four types were identified in manna honey, including: Acer platanoides (29.11% - 30.11%), Quercus robur (28.67% - 29.99%), Rubus idaeus (21.55% - 28.78%), Taraxacum officinale (22.21% - 28.76%). Polyflora honey contains: Helianthus annuus (24.91% - 31.11%), Brassica napus (23.45% - 29.18%), Tilia (28.95% - 31.92%). Based on a Pfund scale, it was found that the color of the honey varied from a lighter shade for rapeseed honey (water amber 7.66 ± 3.002 mm) to a darker color for sunflower honey and polyflora (extra light amber 34.366 ± 21.01 mm and 36.04 ± 1.115 mm respectively). Spectrophotometric determination of phenolic compounds in honey samples showed that their content ranged from 38.18 mg GAE/kg honey for rapeseed honey to 831.09 mg GAE/kg honey for manna honey. At the same time, the flavonoid content ranged from 28.41 mg QUE/kg honey for rapeseed honey to 151.72 mg QUE/kg honey for manna honey. Mana honey showed a better antioxidant activity than the other honey samples in the study (72.03%). The reported results suggest that manna honey has the best potential and its consumption in the human diet as food with valuable biological properties can be encouraged, despite the fact that in the Republic of Moldova it is in a small amount.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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