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Enregistrement W4224307996 · doi:10.3390/su14095092

Characteristics of Selected Silphium Species as Alternative Plants for Cultivation and Industry with Particular Emphasis on Research Conducted in Poland: A Review

2022· review· en· W4224307996 sur OpenAlexaboutno aff
Grażyna Kowalska, Tomasz Baj, Radosław Kowalski, Muhammad Asif Hanif

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBotanyBiologyPerennial plantForage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reviews the available research results of selected species of the genus Silphium L. (Asteraceae) as alternative plants for crops and industry. Silphium species have valuable qualities across a wide range of uses, which is very important in considering plant resources as a green alternative to a sustainable future. Species of the genus Silphium are tall perennials found in fields, prairies, open forests, and groves in the central and eastern parts of the United States and Canada. Various tribes of Native North American used Silphium for medicinal purposes. The cup plant Silphium perfoliatum L. is the most popular species of the genus Silphium due to its attractive ornamental, honey–giving, healing, and forage qualities. As the literature review shows, species of the genus Silphium are characterized by a high production potential in terms of yields and contain significant amounts of nutrients, i.e., carbohydrates, proteins, and L-ascorbic acid, as well as minerals and biologically active substances, e.g., terpenoids and essential oils, flavonoids, phenolic acids, and oleanosides. In addition, the research confirmed the possibility of using Silphium for fodder, as honeybee forage, phytoremediation plants, for reclamation of degraded land, as plants for energy purposes (biomass, biogas), and as plants that provide components with antimicrobial activity. This review largely takes into account many years of research experience conducted in Poland.

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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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