EXPLORING POTENTIAL OF COCONUT MEAT AS A FUNCTIONAL FOOD
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Coconut meat is the white flesh inside a fibrous brown coconut husk which is mainly used for its nutritional and medicinal values. The aim of this review is to give a broad spectrum about the health benefits of coconut meat which is often underappreciated by the consumers due to high caloric content. It is classified as a highly nutritious functional food because of the fact that it is rich in dietary fibre, vitamins and minerals but most significantly it is rich in fats. Unlike other dietary fats that are high in long chain fatty acids, coconut oil; derived from coconut meat is rich in medium chain fatty acids which is unique in its property that it is easily digested, absorbed and metabolized by the liver and converts into ketones which act as an alternate energy source for brain which makes it beneficial for the people with cognitive disabilities or with Alzheimer's disease. Moreover, medium chain fatty fats are readily used for energy purpose rather than storing it in the form of fat and due to high fibre, it aids in weight loss as well. Another fact due to which coconut meat act as a functional food is that it increases HDL cholesterol as well which reduces the risk of heart diseases and dyslipedemia. It also has antiviral and antifungal properties due to the presence of lauric acid so boosts immunity as well. However, coconut supplementation has proved its benefits but more researches needs to be conducted for its controversial fat related literature.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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