CHARACTERISTICS OF NORTH AMERICAN MEAT AND BONE MEAL RELEVANT TO THE DEVELOPMENT OF NON-FEED APPLICATIONS
Notice bibliographique
Résumé
Unmarketable animal tissues are typically processed by rendering plants, which transform them into meat andbone meal (MBM) or similar products. MBMs traditional use as animal feed has become increasingly threatened, but MBMhas potential for non-feed applications. Development of new products and processes is hindered by lack of reliable data onmany of MBMs chemical and physical properties. MBM samples, as well as data on raw material and process, were collectedfrom 19 rendering facilities in the United States and Canada. A large majority of the raw material was tissue from cattle, swine,and poultry. All facilities surveyed practiced continuous dry rendering; 89% of the facilities use continuous cookers and 11%use falling film evaporators. MBM is high in protein (44.6-62.8%, mfb), but this protein is poorly soluble; at pH 7 solubilityranged from 2.20% to 7.22%. Among all samples, the particles median geometric mean diameter was 387 .m, and the sizedistribution was broad. The median density of MBM particles was 1.41 (g/mL); median density of MBM in bulk ranged from0.50 g/mL when loose-filled to 0.68 g/mL when packed. pH values of the samples ranged from 5.89 to 7.19, and samplescontaining the most cattle tissue had the highest pH. Thermal diffusivity and thermal conductivity values for both loose-filledand packed MBM are reported, as well as CIE L*a*b* color values.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».