Essential oil content, yield, and components from the herb, leaf, and stem of curly-leafed parsley at three harvest days
Notice bibliographique
Résumé
Parsley (Petroselium crispum L.) is commonly used for its flavor, desired nutritional contents, and other health benefits. However, since the profile of a recently introduced curly-leafed parsley cultivar in Egypt has not been studied, an experiment was conducted to compare three harvest dates in terms of the weight, essential oil (EO) content and yield, and the concentrations of major components in the whole herb, leaf, and stem parts. The results showed that the highest herb and leaf yields were obtained from the second harvest, but the first harvest gave the highest stem yield. The highest EO content and yield were obtained from the first harvest. The major EO components obtained from the three parts were β-phellandrene, α-terpinolene, 1,3,8-p-menthatriene, myristicin, and elemicin. The highest concentrations of α-terpinolene, myristicin, and elemicin were obtained from the whole herb; but the highest β-phellandrene and 1,3,8-p-menthatriene were obtained from the leaf and the stem. The findings revealed that the yield, EO content and yield, and concentration of the major components varied with harvest day and part of the plant. These results can be used to determine when and where to extract EO to maximize the desired content, yield, or component.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».