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Enregistrement W1976391501 · doi:10.1300/j030v12n04_05

Effect of Shrimp Processing Procedures on the Quality and Quantity of Extracted Chitin from the Shells of Northern Shrimp <i>Pandalus borealis</i>

2003· article· en· W1976391501 sur OpenAlexaff
Amyl Ghanem, A. E. Ghaly, Mike Chaulk

Notice bibliographique

RevueJournal of Aquatic Food Product Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides Composition and Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrimpChitinDemineralizationAstaxanthinFood scienceExtraction (chemistry)FisheryChemistryPulp and paper industryEnvironmental scienceBiologyChromatographyChitosanMaterials scienceComposite materialCarotenoidBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of various shrimp processing procedures on the quality and quantity of extracted chitin from the shells of Northern Species Pandalus borealis was investigated. The shrimp were caught from the Northern Shrimp Fishery in 2001 and processed using two different procedures. The first procedure involved cooking in boiling salt water on board the vessel, then packing on ice until delivery for peeling at an inshore peeling plant. The second procedure involved quick freezing of individual shrimp, followed by delivery for cooking and peeling in an inshore plant. Deproteinization, demineralization, and pigment removal procedures were developed for chitin extraction. The results showed that processing procedures of shrimp can result in a variation in chitin yield of up to 85% and can significantly affect the organic matter and ash contents as well as the mineral profile in the shell waste and extracted chitin. Quick freezing of individual shrimp on board of vessels followed by inshore cooking and peeling results in shell waste that produced a high yield of chitin with superior quality.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations17
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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