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Enregistrement W4390056549 · doi:10.4490/algae.2023.38.12.1

Functions and values of sulfated polysaccharides from seaweed

2023· article· en· W4390056549 sur OpenAlexaff
D. P. Nagahawatta, N.M. Liyanage, Thilina U. Jayawardena, Fengqi Yang, H. H. A. C. K. Jayawardena, M. J. M. S. Kurera, Fahe Wang, Xiaoting Fu, You‐Jin Jeon

Notice bibliographique

RevueALGAE · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeaweed-derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCosmeceuticalsHuman healthBiotechnologyBiochemical engineeringBiologyBusinessMedicineEngineeringCosmetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sulfated polysaccharides (SPs) isolated from seaweed have emerged as remarkable bioactive compounds with a wide spectrum of biological activities and have substantial value in the scientific and industrial domains. The current study explores the diverse biological activities of SPs and their relationship with their structures. This aids in an in-depth examination of the multifaceted biological activities of SPs, including anticoagulant, anti-inflammatory, antiviral, antioxidant, and immunomodulatory properties, which underpin their potential health benefits. Furthermore, the current study explores the complicated properties of SPs, with their extraction methodologies and techniques for precise characterization. Elucidation of the commercial significance of SPs derived from brown, red, and green seaweed by highlighting their potential applications has emphasized their importance in human well-being. Further, this review emphasizes the challenges needed to overcome research and industrial innovations for SPs. Collaboration among researchers, industry stakeholders, and regulatory authorities can overcome these challenges and elevate the potential of SPs to revolutionize industries such as pharmaceuticals, cosmeceuticals, food, and biotechnology.

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)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,196 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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