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Enregistrement W33465480 · doi:10.1016/j.cgh.2021.01.021

Functional Properties of Nutmeg

2007· article· en· W33465480 sur OpenAlexfundno aff
Jin-Heuing Bok, Yasutuki Takeda, Kouichi Ando, Jong-Youn Son

Notice bibliographique

RevueKorean Journal of Food and Cookery Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFungal Plant Pathogen Control
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesToronto General and Western Hospital Foundation
Mots-clésMicrococcus luteusNutmegChemistryFood scienceAntimicrobialEssential oilEthanolBacillus cereusLinoleic acidAntioxidantBiochemistryBacteriaOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the antioxidative and antimicrobial activities of nutmeg (water, ethanol extract and essential oil). The total phenol contents of water, ethanol extract and essential oil were 3.4%, 16.9%, and 3.2%, respectively. Hydrogen donating abilities of water, ethanol extract and essential oil at 1,000 ppm were 4.9%, 41.8% and 6.8%, respectively. The antioxidative activities in linoleic acid substrates were in the order of BHT > ethanol > extract > -tocopherol > essential oil > water extract. The antioxidative activities in linoleic acid emulsion substrates were in the order of BHT > water extract > essential oil > ethanol extract > -tocopherol. In antimicrobial activity, ethanol extract showed growth inhibition effect against Micrococcus luteus, Bacillus cereus and Salmonella enteritidis, and the essential oil showed growth inhibition effect against Micrococcus luteus. However, no antimicrobial activity of water extract was observed. The nitrite-scavenging abilities of water, ethanol extract and essential oil at 1,000 ppm were 4.5%, 28.8% and 98.8%, respectively, and the ACE inhibitory activities were 0.2%, 11.0% and 10.0%, respectively.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0050,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,160 · 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'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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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