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Enregistrement W2194609738 · doi:10.5539/jas.v8n1p25

Healthy Pork Production through Dietary n6:n3 Ratio Regulation

2015· article· en· W2194609738 sur OpenAlexvenueno aff
Jyun-Ru Yang, Tu‐Fa Lien

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaTBARSFood scienceSoybean oilFish oilFlavorChemistrySignificant differencePalm oilAnimal scienceFish <Actinopterygii>BiologyLipid peroxidationBiochemistryAntioxidantMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The meat fat fatty acid composition could influent consumer health. Thus, this study was though dietary n-6:n-3 ratio regulation to production healthy pork. The experiment was used eighty LYD pigs that average weight was 66.5 kg (half male and half female) divide into five groups, they are lard group (L), soybean oil group (SO), commercial fish product group (CFP), canola oil group (CO), and 50% fish oil and 50% canola oil group (FCO) with 4 replicates, this experiment was lasted for 90 days. Experimental results indicated that the growth performances was no difference among groups; serum cholesterol, LDL and LDL-C were lower, meanwhile HDL was higher (P < 0.05) in FCO group than in control group. Back fat thickness, pork color, water holding capacity and meat fat content show no difference among groups. TBARS test on pork storage for 15 days in SO group was significantly higher (P < 0.05) than CO group. The n-6:n-3 ratio of back and belly fat in CFP, FCO and CO groups were significantly lower (P < 0.05) than in lard group. Panel evaluation score in SO group was significantly better (P < 0.05) than CO group in flavor, texture, juicy and total acceptance in longissmus muscle, but no difference in belly meat. In conclusion, the pork n-6: n-3 ratio was decreased with CFP, FCO, and CO supplementation, feeding pigs with low n-6:n-3 ratio fat could production healthy pork for consumers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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