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Enregistrement W1973310287 · doi:10.5539/jfr.v3n2p27

Nutritional Analysis and Quality Evaluation in Muscle of Crucifix Crab Charybdis feriatus From Three Wild Populations

2014· article· en· W1973310287 sur OpenAlexvenueno aff
Jianxue Lu, Yangyang Gong, Yanqing Huang, Hongyu Ma, Xiong Zou, Lianjun Xia

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBijzonder Onderzoeksfonds UGent
Mots-clésAnimal scienceComposition (language)Amino acidBiologySignificant differenceChemistryFood scienceBiochemistryInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three wild populations of crucifix crab Charybdis feriatus were sampled and muscle was analyzed for proximate composition, amino acid and fatty acid composition, aimed to quantify and compare the nutritional quality from three different locations in China. Results showed that crude protein content in muscle of female crucifix crab C. feriatus from Zhoushan (ZS) and Xiapu (XP) (84.84%-88.35%) were significantly higher than that of crucifix crab C. feriatus from Qionghai (QH) (74.33%), while there was no significant difference in terms of crude fat content (3.82%-4.07%). The highest content of ash was found in muscle of crucifix crab C. feriatus from QH (5.36%). The muscle of crucifix crab C. feriatus from ZS and XP had significantly higher contents of total amino acids, essential amino acids, non-essential amino acids and delicious amino acids than those of QH group (P < 0.05). The total saturated and unsaturated fatty acid content in the muscle of crucifix crab C. feriatus from three wild populations showed significant difference (P < 0.05). The ZS group had highest content of poly-unsaturated fatty acids (33.64%) and total content of EPA and DHA (22.85%) as well, followed by XP and QH group (P < 0.05). Overall, the differences in chemical composition in muscle of C. feriatus from different locations could be attributed to environmental variables and maturation stage.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,236
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,163 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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