Variation in the Proximate, Energy and Mineral Compositions of Different Body Parts of Macrobrachium macrobranchion (Prawn)
Notice bibliographique
Résumé
The proximate and elemental compositions of various body parts of Macrobrachium macrobranchion (prawn) obtained from the Great Kwa River, a major tributary of Cross River estuary in Cross River State, Nigeria were investigated using standard methods of AOAC. Results showed that the flesh had significantly higher (p < 0.05) levels of protein, fat and moisture (22.32, 7.70 and 58.40%, respectively) than the other body parts analyzed. Equally high in protein were the head (20.11%) and appendages (19.28%), while the exoskeleton recorded the least protein content (14.02%). The flesh had the least (p < 0.05) crude fibre (0.03%) and carbohydrate (7.22%) contents, and conversely had the least energy value (187.50 kcal/g) among the body parts. Ash content was significantly higher (p < 0.05) in the exoskeleton (7.14%), the appendages (7.01%) and the head (6.05%) than in the flesh (4.30%). Individual elements were also unequally distributed among the four body parts investigated: sodium and potassium were more concentrated in the flesh (189.27 mg/100 g and 114.70 mg/100 g, respectively), while calcium and magnesium were highest in the appendages (99.02 mg/100 g and 171.40 mg/100 g, respectively). The concentration of iron was generally low among the body parts; however, it was highest (p < 0.05) in the head. The usual practice of retaining the flesh and discarding the “hard” parts (head, exoskeleton and appendages) of prawn during food preparation should be discouraged as this may promote wastage of important nutrients.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».