ẢNH HƯỞNG CỦA NHIỆT ĐỘ LÊN HÀM LƯỢNG B-CAROTENE TRÍCH TỪ DẦU GẤC, BÍ ĐỎ VÀ LÊ-KI-MA
Bibliographic record
Abstract
Gấc, bí đỏ và lê-ki-ma là những loài được trồng phổ biến ở Việt Nam và chứa nhiều b-carotene. Kết quả cho thấy, hệ thống Soxhlet với dung môi là diethyl ether cho hiệu quả ly trích dầu gấc tối ưu so với phương pháp ngâm chiết với các dung môi hữu cơ khác. Phân tích hàm lượng b?carotene bằng phương pháp quang phổ cho kết quả đáng tin cậy. Hàm lượng b-carotene trong dầu gấc cao hơn hẳn trong bỉ đỏ và lê-ki-ma. Nhiệt độ đun nấu không những thúc đẩy rất nhanh sự phân hủy b-carotene có trong dầu gấc, bí đỏ và lê-ki-ma, giảm khoảng 50% sau khi đun sôi thịt trái bí đỏ trong 5 phút, mà còn làm giảm đáng kể hàm lượng protein hòa tan có trong bí đỏ, khoảng 14 lần sau khi đun sôi 5 phút.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.046 | 0.011 |
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".