MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401705597 · doi:10.1002/cche.10823

Evaluating the quality characteristics of intermediate wheatgrass grown in the Canadian prairies

2024· article· en· W4401705597 sur OpenAlexaffabout
Mackenzie Ferguson, Anashwar Valsalan, Douglas J. Cattani, Maneka Malalgoda

Notice bibliographique

RevueCereal Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueTurfgrass Adaptation and Management
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryQuality (philosophy)AgronomyBotanyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Objectives Intermediate wheatgrass (IWG) is an underutilized perennial grain in the Canadian market with excellent nutritional and environmental benefits. The aim of this study was to assess the impact of the growing environment on the physiochemical and functional properties of IWG grown in three different growing locations in the Canadian prairies. IWG flours were compared between growing locations and years as well as alongside Canada Western Red Spring Wheat whole meal (CWRS‐WM) and refined flour. Findings The proximate composition of IWG flours between years and growing locations had significant ( p < .05) differences for protein, fiber, and ash content but showed little difference for starch content. Owing to differences in proximate composition, variances in mixing parameters, starch pasting properties, and protein profiles were observed. Overall IWG performed poorly in a bread system at 100% incorporation largely due to its lack of high molecular weight glutenin. Conclusion Understanding the impacts that growing location and year have on the proximate composition and therefore working parameters will aid in the development of new wheat products fortified with IWG. These products will contribute to a more resilient and diverse food system, that will provide nutrient‐dense food options for consumers. Significance and Novelty There is very limited research on IWG grown in the Canadian prairies, and this study is among the first studies focused on characterizing IWG grown in Canada.

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 enseignants0,640
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCereal ChemistryMême sujetTurfgrass Adaptation and ManagementTravaux en français237 207