Reinventing artisanal curry leaf paste: biochemical and sensory analysis of five distinct Sri Lankan cultivars.
Notice bibliographique
Résumé
Five Distinct Sri Lankan Cultivars Spices and condiments bring unique flavors to food, with curry leaves being prominent condiment in Asian cuisines.In Sri Lanka, several Rutaceae family plants are referred to as "curry plants."This study examined the chemical, proximate, phytochemical, and sensory properties of selected curry plant cultivars.Buffalo curry plant (Clausena indica Oliv.) and Purple curry plant (putative variant of Murraya koenigii), demonstrated superior nutritional qualities, exhibiting significantly higher levels of polyphenol and antioxidant than Common curry plant [Murraya koenigii (L.) Spreng.].Leaf oil analysis identified shared compounds, including α-humulene, α-pinene, αselinene, β-elemene, β-caryophyllene, β-pinene, caryophyllene oxide, and 2, 3, 4, 6tetramethoxy-styrene.Exclusive sensory evaluation of C. indica and Purple curry leaves uncovered a preference for C. indica, likely due to its higher eucalyptol content (29.6%) contributing to a more appealing aroma compared to Purple curry leaves' predominant β-caryophyllene content (32.4%).These findings guide future food product development and potential nutraceutical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».