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Enregistrement W2106075660 · doi:10.3844/ajassp.2010.859.877

Fish Spoilage Mechanisms and Preservation Techniques: Review

2010· article· en· W2106075660 sur OpenAlexafffund
Ghaly

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Applied Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Council
Mots-clésFood spoilageShelf lifeFood scienceFood preservationPopulationFish productsFood industryFlavorBiologyFish <Actinopterygii>ChemistryFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem statement: Spoilage of food products is due to chemical, enzymatic or microbial activities One-fourth of the world’s food supply and 30% of landed fish are lost through microbial activity alone. With the ever growing world population and the need to store and transport the food from one place to another where it is needed, food preservation becomes necessary in order to increase its shelf life and maintain its nutritional value, texture and flavor. The freshness and quality of fish have always gained the attention by Food Regulatory Agencies and Food Processing Industry. Proper handling, pretreatment and preservation techniques can improve the quality fish and fish products and increase their shelf life. Methodology: Historically salting, drying, smoking, fermentation and canning were the methods to prevent fish spoilage and extend its shelf life. In response to consumer demand for texture, appearance and taste, new methods were developed including: Cooling, freezing and chemical preservation. A comprehensive review of the literature on the subject of fish spoilage and modern preservation techniques was carried out. Conclusion: Fish spoilage results from three basic mechanisms: Enzymatic autolysis, oxidation, microbial growth. Low temperature storage and chemical techniques for controlling water activity, enzymatic, oxidative and microbial spoilage are the most common in the industry today. A process involving the addition of an EDTA (1 mM)-TBHQ (0.02%) combination and ascorbic acid and storage at refrigerated temperatures (5°C) in darkness can be the most positive for controlling the spoilage of fish and fish product. The suggested process would address antimicrobial activity as well as destructive oxidation of the desired lipids and fats. However, more efforts are required to understand the role of proximate composition of fish, post harvest history, environmental conditions, initial microbial load, type and nature of bacteria and their interaction in order to optimize the shelf-life of fish.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations622
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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