Notice bibliographique
Résumé
White lupin (Lupinus albus L.), a winter legume crop with tremendous potential as a food crop, has been evaluated at Virginia State University for several years. This effort has developed several winter-hardy, high-yielding lines, which vary in alkaloid concentration in the seeds. Current study was conducted to characterize various component of lupin seed especially seed coat and cotyledon portion in seeds of five lupin lines (VSU-1, VSU-1X, VSU-5, VSU-10, and VSU-101). Five hundred seeds of each line were separated into seed coats and cotyledons to record relative proportions. Whole seeds, seed coats, and cotyledons were analyzed to determine concentrations of protein, fiber, fat, iron and zinc. Significant differences were observed among five lines for seed coat proportion, which varied from 22.6 to 25.6 percent. Proportions of protein (7.8, 41.6, and 34.3 percent), fiber (44.7, 1.0, and 12.2 percent), fat (1.3, 10.4, and 8.6 percent), and zinc (14.5, 61.9, and 50.8 percent) concentrations varied significantly for seed coats, cotyledons, and whole seed, respectively but not for iron concentration. Results of this study indicate that separation of seed coats from white lupin seed could be used to develop value-added products; to increase nutritional quality of white lupin seeds; and enhance white lupin’s suitability as a plant protein source.
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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 | 0,000 |
| 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 ».