Factores que influyen en el rendimiento de aceite esencial de <i>Pimenta dioica</i> L. durante hidrodestilación
Notice bibliographique
Résumé
Essential oils (EO) derived from different plants, such as Pimenta dioica L., are obtained by hydrodistillation, are highly valued internationally, and require the study of the factors that determine their performance and quality. The objective of this study was to evaluate the effect of heating intensity and water/solids (W/S) ratio on the extraction rate and yield of EO obtained by hydrodistillation of fresh leaves of P. dioica L. Fresh leaves were cut into squares of approximately 1 cm2 and, together with 500 ml of water, subjected to a hydrodistillation process for 6 hours. A 3X2 factorial design with three replications was considered to define the treatments. The factors studied were A/S at three levels (2, 6, and 10) and heating intensity at two levels (105° and 120 °C). Condensate samples were collected and subjected to liquid-liquid extraction with petroleum ether, combining the ether phases, removing water residues, and evaporating the solvent. The AE obtained for each sample was estimated gravimetrically. The results indicated that the water/solids (W/S) ratio, the heating intensity, as well as their interaction, have a significant effect (p < 0.05) on the extraction rate and the final accumulated yield. The conditions of 120 °C and W/S ratios of 2 and 6 were those that generated the highest extraction rate (K = 69.68 ± 11.58 min and 55.48 ± 3.59 min, respectively), as well as the highest yield (737.98 ± 61.5 mg 100 g-1 and 719.99 ± 45.06 mg 100 g-1).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».