Compositional analysis and characterization of black huckleberry and soapberry: Two culturally significant berries for Indigenous communities of the Pacific Northwest
Notice bibliographique
Résumé
This study addresses the need to generate data on the attributes of black huckleberries and soapberries growing in the traditional territory of the Syilx/Okanagan Nation. Black huckleberry were larger, with lower pH, soluble solids and titratable acidity than soapberry. Soapberry had higher dry matter, protein, and fat, similar ash, but lower carbohydrate content. Black huckleberry had higher levels (mg/100 g) of Ca (103), Mg (54), and Mn (8.8), whereas soapberry contained more K (795), P (166), B (0.86), Zn (0.85), Fe (2.25), and Cu (0.53). Glucose (252.3, 204.17 mg/g) and fructose (281.7, 203.49 mg/g) were the predominant sugars in both species. Arabinose (5.48, 23.21 mg/g) was present, yet no sucrose was detected. Citric acid was the dominant organic acid in both species (55.79, 53.43 mg/g). Black huckleberry exhibited higher total phenolic and anthocyanin contents. Both species demonstrated α-glucosidase inhibitory activity, with black huckleberry showing greater inhibition (64–88 % vs. 20–33 %). • Arabinose was found in soapberry & black huckleberry: glycemic control potential. • Both berries had significant antioxidant & α-glucosidase inhibitory activity. • Black huckleberry had lower fat & higher mineral content than blueberries; no vitamin C. • Soapberry was notable for high saponin, protein, fat content; lower carbohydrates. • Soapberry had high levels of citric acid & vitamin C.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».