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Enregistrement W4386250781 · doi:10.18280/ijsdp.180828

Leveraging Horseradish's Bioactive Substances for Sustainable Agricultural Development

2023· article· en· W4386250781 sur OpenAlexvenueno aff
Олеся Петровна Присс, Ivan Korchynskyy, Yuriy Kryvko, Oleksandra Korchynska

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Science and Fertilization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureSustainable developmentBusinessHorseradish peroxidaseEnvironmental planningEnvironmental scienceChemistryPolitical scienceBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main purpose of the article is to study the peculiarities of the use of biologically active substances of horseradish in the system of sustainable development of the agricultural sector of the country.The key idea of the article is to determine the effectiveness of horseradish in the framework of the optimization process of sustainable agricultural development.Expanding the range of fruit and vegetable products in the diet gives necessary vitamins, micronutrients, amino acids and other phytonutrients that are necessary for the normal functioning of the human body.Horseradish remains a well-known but underrated vegetable.Horseradish is cultivated for the sake of the root with a specific spicy gust.This plant is a source of valuable phytonutrients for the human body.As a result, the key aspects of use of biologically active substances of horseradish in the system of sustainable development of the agricultural sector of the country were characterized.The current review highlights the issues related to the evidence of bioactivity of horseradish leaves and roots, related to the presence of glucosinolates and phenolic compounds that display anticarcinogenic, antibacterial, fungicidal, anti-inflammatory and antioxidant efficacy.These results and evidence will form the basis for a possible increase in consumption, which will contribute to the growth of primary production of horseradish and optimize the development of processing on the industrial level.

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 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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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