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Enregistrement W4411988516 · doi:10.1002/cjce.25773

Sequential optimization of drying and extraction processes for enhanced antioxidant recovery from <i>Parquetina nigrescens</i> leaves: Assessing drying parameters and extraction model reliability

2025· article· en· W4411988516 sur OpenAlexvenueno aff
Oladayo Adeyi, Goziya W. Dzarma, Ijeoma L. Princewill‐Ogbonna, Emmanuel Olusola Oke, B. I. Okolo, Ogueri Obinna Okechukwu, Hamoud Alenezi, Gan Chee‐Yuen, Olusegun Abayomi Olalere

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSensory Analysis and Statistical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTertiary Education Trust Fund
Mots-clésExtraction (chemistry)Reliability (semiconductor)ChromatographyAntioxidantChemistryBiochemistryThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The study explored enhanced extraction of phenolic‐rich bioactive compounds from Parquetina nigrescens leaves. Two crucial industrial processes, drying and extraction, pivotal for processing P. nigrescens leaves for bioactive extract recovery, were extensively examined. Convective drying characteristics of P. nigrescens leaves were examined using a laboratory oven, varying air temperatures (35.0, 45.0, 55.0, and 65.0°C) at a constant air velocity of 1.50 m/s. Quality assessment of dried leaves determined optimal drying conditions for bioactive compound preservation. Sequential optimization of bioactive extract recovery was performed using the Box–Behnken design, a component of response surface methodology (BBD‐RSM), to optimize heat‐assisted extraction (HAE) process variables: operating temperature (OT), solid–liquid ratio (S/L), and extraction time (ET). Models were developed to predict total phenolic content (TPC), extract yield (EY), and antioxidant activity (AA). Monte Carlo simulation assessed the robustness of developed models. Drying time and temperature significantly influenced the process, with effective moisture diffusivity ranging from 8.20 E‐11 to 3.55 E‐10 m 2 /s. Leaves dried at 45.0°C for 640 min exhibited optimal quality. Extraction process variables (OT, S/L, ET) also showed significant effects. Multi‐objective optimization led to the attainment of 8.97 mg GAE/g for TPC, 25.0% for EY, and 6.31 μM AAE/g for AA. These achievements were realized with an OT of 55.0°C, ET of 151 min, and S/L of 1:40.8 g/mL. The developed BBD‐RSM models exhibited high reliability (TPC = 98.1%; EY = 99.9%; AA = 91.4%) aiding informed decision‐making in research and industrial applications. This study provides data for process design, equipment selection, and sustainable, value‐added product development.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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