Enrichment with<i>n</i>-3 fatty acid by tuna oil feeding of pigs: changes in composition and properties of bacon and different sausages as affected by the supplementation period
Notice bibliographique
Résumé
Khiaosa-ard R., Chungsiriwat P., Chommanart N., Kreuzer M. and Jaturasitha S. 2011. Enrichment with n-3 fatty acid by tuna oil feeding of pigs: changes in composition and properties of bacon and different sausages as affected by the supplementation period. Can. J. Anim. Sci. 91: 87–95. Belly, lean from the shoulder and backfat obtained from 80 pigs, fed either no or 1.6 kg tuna oil during fattening (35–90 kg body weight), were used to prepare bacon, Chinese-style sausage and Vienna-style sausage. The tuna oil had been supplemented either initially, at the end, or continuously during fattening. In all meat products, tuna oil supplementation clearly increased contents of n-3 fatty acids (FA), especially of the long-chain n-3 FA. Differences among supplementation periods were pronounced only in the n-3 FA proportion of total FA being lower with early tuna oil feeding. Thiobarbituric acid value, which was high in dry Chinese-style sausage, was mostly enhanced by tuna oil, whereas the period of tuna oil supplementation had no systematic influence. In conclusion, any mode of tuna oil supplementation investigated was efficient in enriching n-3 FA, but care should be taken in producing dry sausages due to their susceptibility to rancidity during storage time.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».