Elaboration of Aromatic Extracts From the Industrial Waste of White Shrimp
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research was the elaboration of extracts from the solid industrial waste of Litopenaeus vannamei shrimp and to define the extract with the highest acceptance rate and highest extraction yield through physicochemical, microbiological and sensorial analysis. The extracts were obtained through a process of lyophilization of the liquid extracts from the baking of the waste. Three types of extracts were prepared with different raw materials: Ecasca (shells), Ecefa (cephalothorax) and Emix (50% shells±50% cephalothorax). With the exception of humidity, all other physical-chemical parameters presented significant differences between them. All data from the microbiological analysis were within the limits required by current Brazilian legislation. In the sensory evaluation, all the extracts were well accepted, the Ecefa being the treatment that obtained the highest index of acceptability for the aroma and flavor. The Ecefa treatment obtained the highest extraction yield. In view of the obtained data, it was possible to determine that the Ecefa treatment would have a greater potential as an extract to be applied in foods that can present shrimp aroma and flavor, thus contributing to the use of shrimp industry waste in the offer of a natural aromatic extract and for the preservation of the environment by avoiding the disposal of such waste improperly.
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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 | 0,001 | 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 ».