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Enregistrement W4214879034 · doi:10.1080/10408398.2022.2045470

Combined molecular spectroscopic techniques (SR-FTIR, XRF, ATR-FTIR) to study physiochemical and nutrient profiles of Avena sativa grain and nutrition and structure interactive association properties

2022· review· en· W4214879034 sur OpenAlexaff
Ganqi Deng, Carlene Nagy, Peiqiang Yu

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Food Science and Nutrition · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFourier transform infrared spectroscopyAvenaAttenuated total reflectionChemistryInfraredFourier transformAnalytical Chemistry (journal)Synchrotron radiationMaterials scienceEnvironmental chemistryMathematicsOpticsAgronomyPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synchrotron radiation based on Fourier transform infrared radiation (SR-FTIR), X-ray fluorescence (XRF) and attenuated total reflection based on Fourier transform infrared radiation (ATR-FTIR) spectroscopy are both fast determining and minimal sample preparing techniques. They are capable of detecting the internal molecular structures. However, these techniques are still not well understood by nutrition researchers for the analysis of feed. The purpose of this review is to introduce advanced SR-FTIR, XRF, and ATR-FTIR molecular techniques, use these techniques to study chemical and nutrient profiles of Avena sativa grain, and lastly to study the nutrition and structure interactive association properties. The review mainly focuses on the following aspects: 1) the background information of Avena sativa grain; its history, chemical composition, nutrient profile, inherent structure, and production; 2) molecular spectroscopic techniques; principles and spectral analysis methodology of SR-FTIR, XRF and ATR-FTIR; 3) the application of SR-FTIR, XRF, and ATR-FTIR as a novel approach. This review provides an insight on how molecular spectroscopic techniques could be used for the study of nutrition and structure interactive association properties.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,312 · 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.

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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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