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Enregistrement W4220996866 · doi:10.5772/intechopen.102603

Beyond Bread and Beer: Value-Added Products from Wheat

2022· book-chapter· en· W4220996866 sur OpenAlexafffund
Timothy J. Tse, Farley Chicilo, Daniel Wiens, Martin J. T. Reaney

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésSecaleFermentationStillageValue addedStrawAgronomyFood scienceRenewable resourceBiofuelBiotechnologyBiologyRenewable energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although wheat (Triticum aestivum) and related cereals [Barley (Hordeum vulgare), Rye (Secale cereale) are primarily used for producing baked goods and beverages, cereal crops can be used to create many value-added goods beyond these traditional products. Fractionation of cereal grains and extraction of valuable phytochemicals allows greater access to materials for use in food additives and nutritional supplements. Fermentation for beverage and fuel bioethanol production results in not only renewable fuel, but also a range of other coproducts, including nootropics. In addition to traditional grain fermentation, straw fermentation is also discussed, which further utilizes the whole plant. The main by-product of cereal grain fermentation, wheat stillage, can undergo a range of processes to enhance its value as a animal feeds, as well as extraction of useful compounds. These methods provide a glimpse of the many sequential and divergent processes that may bring us closer to realizing the full potential of wheat and related cereal grains.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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