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Enregistrement W4411618259 · doi:10.51847/qlihrxhs7d

10.51847/qlihRXHs7D

2000· article· en· W4411618259 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTime to knit · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodegradationEnvironmental scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study was to characterize and improve the flour of three Sudanese wheat cultivars for bread making.Three local wheat cultivars; Debaira, Wadi Elneel, and Elneelain, and Canadian wheat (as control) were treated with three improvers: Alpgida (A), Samabeel (S), and Zena (Z).The results showed significant (P ≤ 0.05) difference in the quality tests among the flours and breads made from the three local cultivars and Canadian wheat flours.The local cultivars found to contain low alphaamylase activity (676 to 486sec), sedimentation value(19.6to32.3cm 3 ), Pelshenke test value (28.8 to 49.2min), water absorption(63.9 to 66.0%), resistance (140 to 208cm), extensibility(120 to 183mm), and high degree of softening(85 to 106FU).However the Canadian wheat cultivar was found to contain low alpha-amylase activity ( 603sec),water absorption (61.3%), degree of softening (38FU), relatively high sedimentation value (37.4cm 3 ), resistance (252cm), extensibility (235mm), and high Pelshenke test value(92.1min).Addition of improvers to the three local cultivars and Canadian wheat flours significantly (P ≤ 0.05) affected the quality tests with the exception of sedimentation value.Sensory evaluation of flat bread showed thatflat bread made from Debaira cultivar with S improver gained the highest score of general acceptability (8.0).Generally, Debaira cultivar showed better bread making quality as compared with the other two local cultivars.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,9020,888

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,153
Écart entre enseignants0,150 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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