Purslane (Portulaca oleracea L.) an excellent source of omega-3 and omega-6 fatty acids with abatement of risk factors
Notice bibliographique
Résumé
Les plantes sauvages, généralement non-consommés dans l'alimentation quotidienne, pourraient représenter une grande source d'éléments nutritifs pour les humains; le pourpier est une plante connue comme une mauvaise herbe, il est connu pour avoir une concentration élevée d'acides gras (α-3 and α -6), des composants essentiels pour la santé de l'Homme. L'objectif de cette étude était de déterminer comment l'azote et la photopériode affectent la concentration des acides gras du pourpier, ainsi que la concentration de l'acide oxalique (composant avec un effet légèrement négatif sur la santé de des humains). Neuf accessions de pourpier en provenance du Canada, d'Afghanistan, d'Arabie Saoudite, de Syrie et d'Iran ont été étudiées, des chambres de croissance ont été utilisées pour assurer un environnement de croissance maîtrisée. Deux ratios de nitrate d'ammonium: (50:50 et 25:75) ont été étudiés associés à deux photopériodes (12 et 16 heures). L'analyse statistique a été réalisée à l'aide d'un modèle factoriel à trois niveaux. Les résultats indiquent que les plantes cultivées en dessous de 12 heures de photopériode et 50:50 N03: NH4 + ont eu les plus grandes valeurs de concentration de l'acide linoléique et l'acide ⍺-linolénique et la plus faible concentration de l'acide oxalique, en terme de feuilles et de tiges de pourpier. Parmi toutes les accessions étudiées, l'accession du Québec représentait la culture la plus viable pour la consommation humaine.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».