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Enregistrement W1532965831 · doi:10.1002/0470027320.s8955

Applications of Vibrational Spectroscopy to the Analysis of Fish and Other Aquatic Food Products

2001· other· en· W1532965831 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHandbook of Vibrational Spectroscopy · 2001
Typeother
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Chemometric Analyses
Établissements canadiensInStream Fisheries Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFish <Actinopterygii>Fish productsProduct (mathematics)Quality (philosophy)BusinessFood productsFisheryFish processingProduct lineFood scienceEngineeringChemistryBiologyMathematicsManufacturing engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nowadays, people have come to realize the importance of fish and seafood in their diet. Various studies and researches have proved that the best sources of good fats, vitamins, and minerals to promote good health can actually be found in different seafoods. However, the quality of fish and fishery products has always been difficult to define, and is typically based on the general perception of the consumer evaluating the product. With increasing globalization of fishery product sales, processors, consumers, and regulatory officials have been seeking rapid and reliable methods for determining the authenticity, freshness as well as quality of these products. During the last decade spectroscopic techniques have become established as one of the more important and powerful tools of modern industrial analysis; This includes the use of these techniques in the food sector, especially for on‐line, in‐line or at‐line analysis. In the seafood industry, vibrational spectroscopy is the most widely used technique for quantitative and qualitative analysis of fish and related products. Here, we have summarized the latest practical vibrational spectroscopic techniques for assessing, measuring, and predicting the quality of fish and other seafood.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,258 · 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