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Enregistrement W4298013192 · doi:10.24843/jrma.2022.v10.i02.p07

KARAKTERISTIK MI TINGGI ANTIOKSIDAN DARI DAUN KELOR (Moringa oleifera L.) DAN DAUN BELUNTAS (Pluchea indica L.)

2022· article· id· W4298013192 sur OpenAlexaff
Windia Wulantika, Supriyanto Supriyanto, M. Fakhry

Notice bibliographique

RevueJURNAL REKAYASA DAN MANAJEMEN AGROINDUSTRI · 2022
Typearticle
Langueid
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMedicinal Plant Research
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHorticultureMoringaTraditional medicineBiologyFood scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tanaman kelor (Moringa Oleifera) dan beluntas (Pluchea Indica) mengandung antioksidan yang tinggi sehingga bisa dimanfaatkan sebagai makanan fungsional. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui karakteristik mi yang dibuat dari eksrak daun kelor dan beluntas. Penelitian ini menggunakan rancangan acak lengkap non faktorial dengan 5 variasi formula pembuatan mi. Paramater yang diamati meliputi analisis warna, antioksidan dan uji sensoris. Data hasil penelitian dianalisis menggunakan uji F pada taraf signifikasi 5% apabila ada beda nyata dilanjutkan dengan uji DMRT?5% dengan bantuan sofware SPSS versi 21. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan daun kelor dalam bentuk bubur dapat meningkatkan kandungan antioksidannya dengan nilai 11,63.%.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeObservationnel
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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