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Enregistrement W2044539995 · doi:10.1021/jf0483826

Comparison of Volatiles of Cultured and Wild Sea Bream (<i>Sparus aurata</i>) during Storage in Ice by Dynamic Headspace Analysis/Gas Chromatography−Mass Spectrometry

2005· article· en· W2044539995 sur OpenAlexaff
Cesarettin Alasalvar, K.D.A. Taylor, Fereidoon Shahidi

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDimethyl disulfideTrimethylamineDimethyl trisulfideMethanethiolChemistryTerpeneGas chromatographyFlavorOdorAcetic acidGas chromatography–mass spectrometryMass spectrometryChromatographyFood scienceEnvironmental chemistrySulfurOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cultured and wild sea bream were compared for differences in their volatile components over a 23 day storage period in ice. A total of 60 compounds in cultured and 78 compounds in wild sea bream were tentatively identified (in addition to this, there were 23 unknowns in cultured and 29 unknowns in wild sea bream volatiles). These included aldehydes, ketones, alcohols, aromatics, terpenes, furans, sulfur-containing compounds, an acid, and miscellaneous compounds. Although selection of best fish is a subjective matter, more aldehydes, ketones, aromatics, and terpenes were found in wild sea bream as compared to that of its cultured counterpart. Both sea bream samples exhibited complex volatile profiles over the entire storage period. The combination of several classes of volatile compounds, dependent upon their concentrations and odor thresholds, is responsible for the distinctive and unique flavor of fresh cultured and wild sea bream. Relative concentrations of several compounds (trimethylamine, piperidine, methanethiol, dimethyl disulfide, dimethyl trisulfide, 1-penten-3-ol, 3-methyl-1-butanol, and acetic acid) increased continually throughout the storage period, and these may have the potential to be used as indicators of sea bream 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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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)0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations155
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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