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Enregistrement W2326503469 · doi:10.1093/ps/80.4.496

Influence of Extraction Temperature on Amounts and Quality of Rendered Chicken Fat Recovered from Ground or Homogenized Skin

2001· article· en· W2326503469 sur OpenAlexaff
G. Piette, M. Hundt, Laurence Jacques, Michel Lapointe

Notice bibliographique

RevuePoultry Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryTocopherolFood scienceExtraction (chemistry)UnsaponifiableComposition (language)CentrifugationChromatographyAntioxidantVitamin EBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A study was undertaken to determine the influence of extraction process on recovery and quality of fat from chicken skin. In order to do so, 20-kg batches of skin were ground (9.5 mm plate) or homogenized in a colloidal mill (0.2-mm knife set), then heated to 50 or 80 C to rupture fat cells. The fat was recovered by centrifugation and was evaluated for composition, appearance, and stability. A maximum amount of fat (89.6% of the fat initially contained in skin) was recovered from homogenized skin heated to 80 C, whereas heating ground skin to 50 C yielded the lowest fat recovery (51.5% of skin fat content). In general, fat composition and appearance were little affected by extraction conditions, with the exception that the fat extracted from homogenized skin contained more (P < or = 0.001) unsaponifiable cell membrane constituents (0.17 to 0.20%), including antioxidant tocopherol fractions (10.3 microg/ml), than the fat extracted from ground skin (0.08% and 7.5 to 8.3 microg/ml, respectively). This difference likely contributed to the greater oxidative stability of the fat extracted from homogenized skin, which was observed in Schaal oven tests.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations17
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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