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Enregistrement W4416362013 · doi:10.3390/antiox14111379

Effect of Long-Term Storage Temperature on the Quality of Extra-Virgin Olive Oil (Coratina cv.): A Multivariate Discriminant Approach

2025· article· en· W4416362013 sur OpenAlexaff
Pasquale Crupi, Maria Lisa Clodoveo, Addolorata Desantis, Roberta Zupo, Filomena Corbo

Notice bibliographique

RevueAntioxidants · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueEdible Oils Quality and Analysis
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydroxytyrosolTyrosolPeroxide valuePolyphenolOlive oilPeroxideMultivariate statisticsAbsorbance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kinetic evolution of quality parameters in 21 extra-virgin olive oils (EVOOs) from Coratina cultivar was evaluated during 18 months of dark storage at room temperature (RT) and 4 °C (LT). The aim was to identify the most discriminating variables—fatty acids, peroxide value, spectrophotometric indices, and phenolic compounds—using kinetic analysis and multivariate statistics. Fatty acids remained stable, while peroxide value and ultraviolet absorbance indices increased significantly at RT, following zero-order kinetics. Polyphenols declined markedly after 6 months, especially at RT, with degradation rates influenced by initial concentrations. Hydroxytyrosol and tyrosol followed pseudo-zero-order kinetics, whereas secoiridoids and lignans followed second-order kinetics. Discriminant analysis achieved 90% accuracy (p = 0.000012) in classifying oils by storage condition. The most relevant discriminants were associated with phenolic degradation and oxidative changes. These findings support the importance of low-temperature storage in preserving the biochemical quality and shelf life of EVOOs.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,757

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,301 · 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'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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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