Calidad de la proteína de las leguminosas grano: un tema candente
Bibliographic record
Abstract
Las leguminosas grano tienen un alto potencial en alimentación humana y animal siendo una importante fuente de proteínas así como de otros compuestos beneficiosos para la nutrición y salud. La proteína es uno de los ingredientes más demandados y las leguminosas grano son una delas fuentes más sostenible de proteína. Sin embargo, no todas las leguminosas grano son igual de nutritivas, variando la calidad con la composición de aminoácidos y su digestibilidad. En este artículo revisaremos los conceptos de calidad de la proteína y discutiremos las posibilidades de mejora genética. Para abordar con éxito la mejora de la calidad de la proteína será de gran ayuda disponer de bases de datos con los perfiles de aminoácidos y de digestibilidad, así como de información cuantitativa sobre los compuestos bioactivos que reducen la digestibilidad, todo ello unido a métodos fiables para su evaluación. El desarrollo de variedades de leguminosas con una proteína de mayor calidad, más ajustadas a las necesidades tanto humanas como del ganado, permitirá una mayor eficiencia nutritiva, reduciendo el contenido de proteína en la dieta y los costes asociados, así como la excreción de nitrógeno, disminuyendo el impacto medioambiental.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".