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Enregistrement W6921820331 · doi:10.1139/cjps2013-301

Differences in compositional properties of a hulless barley cultivar grown in 23 environments in eastern Canada

2014· article· en· W6921820331 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBioOne Complete (BioOne) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCultivarDPPHNutrientAntioxidantStarchPhenols

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abdel-Aal, E. M. and Choo, T.-M. 2014. Differences in compositional properties of a hulless barley cultivar grown in 23 environments in eastern Canada. Can. J. Plant Sci. 94: 807-815. Barley grains hold a promise for several applications in food, feed, energy and malting industries due to their diverse components and functionalities. The current study aimed to investigate compositional and 2, 2-diphenyl-1-picrylhydrazyl radical (DPPH) scavenging properties of a newly developed hulless barley cultivar, AAC Azimuth. The cultivar was grown at 11 sites in 2010 and 12 sites in 2011 in Ontario and Quebec, Canada. The results showed that most of the nutrients examined in barley varied significantly among locations. In addition several components varied by year such as β-glucan, protein and phenols. There were significant year×location interactions for all of these nutrient components. The application of fungicides increased the content of moisture, but it decreased the content of phenols. The new cultivar contained relatively low amount of dietary fiber, average amount of β-glucan, and high levels of starch and protein, which could improve the feed and energy value. The cultivar also had total phenols and DPPH antioxidant capacity within the range of yellow and color barleys showing its antioxidant potential. The absence of hulls along with reasonable levels of protein, total antioxidant phenols and DPPH antioxidant capacity would promote the cultivar for food use subject to flour characteristics and functionality.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,004 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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