Consumers' attention on identification, nutritional compounds, and safety in heavy metals of Canadian sea cucumber in Chinese food market
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Based on the consumers’ attention issues of sea cucumbers, we aimed to complete comprehensive information of commercial Canadian sea cucumbers (CCSC), which sprang up extensively in Chinese food market. Results CCSC were identified as Cucumaria frondosa and characterized based on the characteristics, nutritional compositions, and heavy metals. The abdomen and five internal tendons of Cucumaria frondosa were special orange. The average of soaking degree and water content, which consumers paid great attention to, was 2.8 ± 0.3 and 0.46 ± 0.09%, respectively. Proteins (56.4 ± 9.1%) and polysaccharides (12.2 ± 14.7%) were the principal nutrient component. In addition, there was a variety of free amino acids, in which arginine (70.1 ± 50.0 mg/100 g), glutamate (42.6 ± 23.9 mg/100 g), and alanine (32.2 ± 21.0 mg/100 g) were the main components. Phosphorus (P, 0.26 ± 0.05%), magnesium (Mg, 0.19 ± 0.07%), and kalium (K, 0.17 ± 0.08%) were the major mineral elements. Amount of heavy metal was within the safety limitation (5.5 ± 1.4 mg/kg). Furthermore, the active ingredients were positively correlated with size. Conclusion The overall findings enriched the information of Cucumaria frondosa for consumers and suggested that the quality of Cucumaria frondosa was varied following commercial classification and size.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».