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Enregistrement W4283378259 · doi:10.22533/at.ed.7602223063

CHANGES IN THE CHEMICAL QUALITY OF PINK PEPPER FRUITS DURING STORAGE

2022· book-chapter· pt· W4283378259 sur OpenAlexaboutno aff
Ygor Nunes Moreira, Talis da Silva Rodrigues Lima, Isabela Pereira Diegues, Diego de Mello Conde de Brito, Pedro Corrêa Damasceno-Junior

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Physiology and Cultivation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPepperHorticultureQuality (philosophy)BiologyFood sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seafood is a food with high nutritional value and income of nutrients for innumerous world populations.However, seafood could accumulated contaminants and represented a consumption risk for healthy.Bioaccessibility is a tool that could be used to became the risk analysis more realist.The present study analyzed the concentration and bioaccessibility of Hg, Pb, Descrição Especificações Principais usos DORM-4* Fish Protein Reference Material for Trace Metals (NRC -Canada) Utilizado na determinação de elementos essenciais em peixes.*As = 6.87 ± 0.44 mg/kg; Cd = 0.299 ± 0.018 mg/kg; Ca = 2360 ± 140 mg/kg; Cr = 1.87 ± 0.18 mg/kg; Cu = 15.7 ± 0.46 mg/kg; Fe = 343 ± 20 mg/kg; Pb = 0.404 ± 0.062 mg/kg; Mg = 910 ± 80 mg/kg; Mn = 3.17 ± 0.26 mg/kg; Hg = 0.412 ± 0.036 mg/kg; K = 15 500 ± 1000 mg/kg; Se = 3.45 ± 0.40n = 51.6 ± 2.8 mg/kg; Metil Hg = 0.355 ± 0.028 mg/kg.Tabela 1.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0040,001

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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