Sensorial Properties, Chemical Characteristicsand Fatty Acids Profile of Cheese Fortified by Encapsulated Kilka Fish Oil
Notice bibliographique
Résumé
However Kilka is a valuable fish in nutritional point of view, but a large part of it used in poultry feed. The main reason is the undesirable odor. In this study Kilka oil was blended with milk at 1% and 2% level and then the mixture spray dried. These encapsulated Kilka oil were added to cheese as a fortificant materials at 5% level. Cheese without encapsulated Kilka oil was as a control treatment. Results showed that there was no significant difference (p>0.05) between color of fortificated cheese with control cheese. There was no significant difference (p>0.05) between odor of cheese with 5% encapsulated Kilka oil that contain 1% Kilka oil (A) with control cheese. There was no significant difference (p>0.05) between flavor of cheese with 5% encapsulated Kilka oil that contain 1% Kilka oil (A) with cheese with 5% encapsulated Kilka oil that contain 2% Kilka oil (B) but there was significant difference (p<0.05) between these two treatments with control cheese. Also, the eicosapentaenoic acid (EPA) and docosahexaenoic acid (DHA) content of fortified cheeses had significant difference (p<0.05) with control cheese.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».