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Enregistrement W1994578267 · doi:10.1007/s11746-003-0799-5

Concentrating PUFA from mackerel processing waste

2003· article· en· W1994578267 sur OpenAlexaff
Charles P. Zuta, Ben K. Simpson, Hing Man Chan, Leroy Phillips

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolyunsaturated fatty acidChemistryUreaFish oilFood sciencePeroxide valueMackerelIodine valueChloroformSaponificationFish <Actinopterygii>ChromatographyFatty acidOrganic chemistryFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mackerel processing waste comprising skins, viscera, and muscle tissue was evaluated for concentrating PUFA by urea complexation. Fish oil was extracted using either chloroform/methanol (2∶1, vol/vol) or hexane/isopropanol (3∶2, vol/vol). The yield of oil, as well as iodine, peroxide, and acid values, was determined for fresh fish oil extracts, and oil samples were storel at −70°C in the presence of 100 ppm α‐tocopherol. PUFA concentrates were prepared from saponified fish oil. The mean oil yields were 9.18±2.3, 9.2%±2.4, and 38.1±3% for viscera, muscle, and skin, respectively. The mean baseline iodine value was 134±5, which increased to 296±7 after urea complexation. It was possible to concentrate PUFA from mackerel processing waste. The type of tissue used did not affect the amount of PUFA concentrated. Mackerel skin was most desirable because of its high oil content.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations99
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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