MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7093413422

Canola Production

2002· article· W7093413422 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen PRAIRIE (South Dakota State University) · 2002
Typearticle
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNitrogen and Sulfur Effects on Brassica
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaRapeseedErucic acidBrassicaPalatabilityVegetable oilOleic acid
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canola is an edible form of rapeseed developed by Canadian plant breeders in the 1970s. Rapeseed and canola are members of the mustard family, which also includes tame and wild mustard, cabbage, cauliflower, kale, and turnip. The term “canola” was registered in 1979 by the Western Canadian Oilseed Crushers Association as the name for rapeseed varieties with genetically modified oil composition and lowered glucosinolates. Canola varieties must have less than 2% erucic acid in the processed oil and less than 30 micromoles of glucosinolates per gram of oil-free meal. The lowered levels of these two seed components enable the oil to be used for human consumption and the meal to be fed to livestock. Canola seed contains about 40% oil and 23% protein. The oil is high in mono- and polyunsaturated fatty acids (oleic, linoleic, and linolenic). The meal contains about 36 to 40% protein after oil extraction and is highly palatable. In contrast, rapeseed oil contains 40% or more erucic acid and is used primarily as an industrial lubricant. The high erucic acid content makes rapeseed oil a poor-quality vegetable oil for human consumption. Rapeseed meal contains glucosinolates that lead to palatability and nutritional problems when formulated into animal feeds. China, Canada, and Europe are the major world producers of canola/rapeseed. U.S. canola production has risen from 199,000 acres in 1993 to over 1.1 million acres in 1998. North Dakota and Minnesota lead the U.S. in canola production.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSans objet
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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen PRAIRIE (South Dakota State University)Même sujetNitrogen and Sulfur Effects on BrassicaTravaux en français237 207