Effects of dietary vegetable oil supplementation on fillet quality traits, chemical and fatty acid composition of African catfish (<i>Clarias gariepinus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The effects of dietary fish oil (FO), soybean oil (SO) and linseed oil (LO) (12 % crude fat content each) in African catfish (Clarias gariepinus) diets were tested on the fillet flesh quality, chemical and fatty acid (FA) composition, after 3 and 6 weeks of feeding. The bodyweight gain of fish and the fillet dry matter, crude protein and crude fat content was not different among the divergent treatments. High (>20 %) total n3 FA supplementation significantly increased the moisture loss of fillet (FO, LO). Applying the simple FA dilution model (JOBLING 2004a, 2004b), the incorporation dynamics of the most largely dosed FAs were accurately predictable after 3 weeks (R² between observed and estimated data for total n3 FAs: FO 0.95, LO 0.73 and for α-linolenic acid, LO 0.97). In the fillet FA composition the metabolism of n3 acids was more pronounced. The large provision of α-linolenic acid (LO) had a pronounced effect on the longchain, polyunsaturated n3 FA proportions (eicosapentaenoic and docosapentaenoic acids), while no effect was experienced on docosahexaenoic acid. This study suggests that daily bodyweight gain is not, while fillet flesh quality and FA composition is slightly compromised when fish oil is substituted for vegetable oils.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».