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Enregistrement W1991966736 · doi:10.6000/1927-520x.2013.02.02.9

Fatty Acids in the Meat of Buffaloes Supplemented with Fish Oil

2013· article· en· W1991966736 sur OpenAlexvenueno aff
J. F. Cedrés, María Alicia Judis, M. Sánchez Negrette, Ana Romero, Mirtha Marina Doval, G. Crudeli

Notice bibliographique

RevueJournal of Buffalo Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgencia Nacional de Promoción Científica y TecnológicaUniversidad Nacional del Nordeste
Mots-clésIntramuscular fatFood scienceFish oilConjugated linoleic acidSunflower oilLinoleic acidChemistryFatty acidBiologyAnimal scienceFish <Actinopterygii>Biochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study has been to investigate the influence of both a supplementary fish oil diet on conjugated linoleic acid (CLA) and n6 and n3 fatty acids on intramuscular fat in Mediterranean buffalo meat. Twenty animals were randomly divided into two groups and fed with Brachiaria brizantha, 3Kg rice bran, 500 g corn and 500 g sunflower pellets for 60 days. Group I received this diet only while in group II each animal received additional 100 ml fish oil daily. Results indicated a significant decrease of palmitic fatty acid in group II (232.67 mg/g fat) in relation to group I (254.73 mg/g fat). Among unsaturated acids (AGI), the 9c 11t CLA value of group II (21.23 mg/g fat) showed an increase in relation to group I (15.80 mg/g fat), while the linoleic acid content of group II (28,85 mg/g fat) decreased significantly in relation to group I (47,00 mg/g fat). However, the alpha linolenic acid showed no significant difference between the supplemented diet group and the control group (10.31 and 10.70 mg/g fat, respectively). Group II n6/n3 ratio was narrower (2.69:1) than that of group I (4.55:1). Summing up, group II diet, which included fish oil, increased the CLA content in intramuscular fat and decreased the n6 fatty acids, improving the n6/n3 ratio.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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