MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4377200707 · doi:10.51984/jopas.v21i2.1684

Evaluation of Physical and Chemical Properties of Imported Durum Wheat and Their Produced Semolina in Libya

2022· article· en· W4377200707 on OpenAlexaboutno aff
Hawa JabAllah, Mohammed Nahaisi, Ashref Elshtewi, Muna Ilowefah

Bibliographic record

VenueJournal of Pure & Applied Sciences · 2022
Typearticle
Languageen
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicCrop Yield and Soil Fertility
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMoistureStandardizationAgronomyFood scienceChemistryBiology

Abstract

fetched live from OpenAlex

تعتبر الخصائص الفيزيائية والكيميائية للقمح الصلب من الجوانب المهمة من حيث التداول والتصنيع. وبناءً عليه يهدف هذا البحث إلى دراسة الخصائص الفيزيائية والكيميائية للسميد الصلب المستورد من نوعين (مكسيكي وكندي) والسميد الخشن والناعم المنتج منهما محليًا، بالإضافة إلى محتواهما من المعادن الثقيلة. أشارت النتائج إلى أن الخواص المتمثلة في القرنية، الأجسام الغريبة والشوائب الكلية للقمح الصلب المستورد تتفق مع المواصفة الليبية للقمح الصلب. هذا وقد وجد ان الحبوب التالفة بالحرارة، والحبوب المنكمشة والمكسورة في القمح المكسيكي لم تتوافق مع ما مع جاء في المواصفة الليبية للقمح الصلب. سجل القمح المكسيكي كمية أقل من الرطوبة والبروتين مقارنة بالقمح الكندي. كما أوضحت نتائج الدراسة ان كمية الكادميوم والرصاص في القمح الصلب والسميد المنتج منه متطابقة مع المتطلبات الموثقة في المواصفة القياسية الليبية لسميد القمح. وبينت النتائج أن السميد الكندي الخشن والناعم سجلا محتوى أعلى من الرطوبة والبروتين والرماد مقارنة بالسميد المكسيكي. بشكل عام أظهرت النتائج أن معظم الخواص الفيزيائية والكيميائية المقاسة للقمح الصلب والسميد كانت متوافقة مع المواصفات الليبية للقمح الصلب والسميد.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.033

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.244
Teacher spread0.200 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueJournal of Pure & Applied SciencesSame topicCrop Yield and Soil FertilityFrench-language works237,207