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Enregistrement W4388523811 · doi:10.3390/beverages9040094

The Impact of Different Withering Process Conditions on the Bioactivity and Quality of Black Tea from Azorean Camellia sinensis

2023· article· en· W4388523811 sur OpenAlexaff
Lisete Paiva, Ana Paula Dias, Massimo F. Marcone, José Baptista

Notice bibliographique

RevueBeverages · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTea Polyphenols and Effects
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheaflavinChemistryCatechinCamellia sinensisFlavonoidFood scienceAntioxidantPolyphenolBotanyHorticultureBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to investigate the variability of natural bioactive compounds, such as catechin, theaflavin, total phenolic content (TPC), and total flavonoid content (TFC), of Azorean black tea (Camellia sinensis L., O. Kuntze) as well as its antioxidant activities according to different withering times. The TPC, TFC, free radical scavenging activity (FRSA), ferric reducing antioxidant power (FRAP), and ferrous-ion-chelating (FIC) activities were determined by colorimetric methods, and catechin and theaflavin contents were analyzed by high-pressure liquid chromatography (HPLC). The FRSA shows similar results for the withering range of 6 to 16 h (hours). For FRAP, the best results were observed at 16 h, and for FIC, the highest value was at 20 h. The TPC and TFC showed the highest value at 9 h and the lowest at 20 h. For the total theaflavins, the highest results were obtained after 12 h of withering, and the lowest values were obtained at 16 and 20 h. According to the different withering times, the highest value of total catechin levels was at 12 h, while the lowest value was observed at 20 h. Regarding caffeine content, all samples presented similar results, with the exception of the 12 h time point. In conclusion, the best withering times were observed in the range of 9 to 16 h, showing decreased values at 20 h, with the exception of FIC.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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