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Enregistrement W4410431027 · doi:10.4018/979-8-3693-9112-9.ch011

Secondary Metabolites of Carob Tree (Ceratonia siliqua L.)

2025· book-chapter· en· W4410431027 sur OpenAlex
Yassine Mouniane, Yassine Kadmi, Meryem Doubi, Salma Tabi, Issam El-Khadir, Ahmed Chriqui, Aida Soufiani, Brahim El Ouardi, Khawla Rachmoune, Amir Souissi, Arpit Sharma, Surabhi Joshi, Driss Hmouni

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides Composition and Applications
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCeratonia siliquaTree (set theory)BotanyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research into these bioactive compounds will allow us to better understand their contribution to health benefits. Carob (Ceratonia siliqua L.) is a Mediterranean species rich in secondary metabolites such as polyphenols, flavonoids, and other bioactive compounds. These secondary metabolites confer important antioxidants, anti-inflammatory, and antimicrobial properties to carob, offering multiple applications in the food and pharmaceutical industries. This chapter reviews the main secondary metabolites present in carob fruits and leaves and their potential applications.

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.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,212 · 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