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Enregistrement W4382651527 · doi:10.5539/jfr.v12n3p1

Evaluation of the Mineral Composition of Chia (Salvia Hispanica L.) Seeds from Selected Areas in Kenya

2023· article· en· W4382651527 sur OpenAlex
Pauline W. Ikumi, Monica Mburu, A Njoroge, Nicholas Gikonyo, Musingi Benjamin M

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides Composition and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds National de la Recherche Luxembourg
Mots-clésPotassiumSodiumPhosphorusMagnesiumAtomic absorption spectroscopyCalciumChemistryNutrientComposition (language)HorticultureBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chia (Salvia hispanica L.) seeds are gaining popularity among consumers and food processors, particularly in food fortification. Consequently, there has been an increased need to determine the mineral composition of chia seeds cultivated in different regions to ascertain their potential in various food applications. In this study, 20 chia seeds samples obtained from farmers practicing commercial farming of chia seeds in selected areas in Kenya during the two main chia seed planting seasons (April-August 2019) and (September-December 2019) were analyzed for their mineral content using Atomic Absorption Spectrophotometry (AAS). Values of sodium and potassium were determined using a Flame photometer using sodium chloride (NaCl) and potassium chloride (KCl) as the standards, while phosphorus was determined using the Vanodo-molybdate method. Chia seeds samples studied revealed the most predominant minerals as phosphorus (531 to 889 mg/100g), calcium (478 to 589 mg/100g), potassium (343 to 526 mg/100g) and, magnesium (322 to 440 mg/100g). The general linear model (GLM) used to determine the coefficient of variation on all chia seed growing sites showed that calcium, iron, and magnesium are the best-performing chia minerals in Kenya and hence should be the minerals of interest in food fortification using chia seeds.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,858
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,237 · 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