Determining the Lithium and Calcium Concentrations in Canned Tuna Fish in Iran
Notice bibliographique
Résumé
Backgrounds and aims: Nutrition is the main way to receive the trace elements that human body needs. Lithium (Li) and calcium (Ca) are two trace elements, which have important roles in human body. There are a few studies about the amounts of calcium and lithium in canned tuna fish. The aim of this study was to determine the concentrations of calcium and lithium in canned tuna fishes. Materials and Methods: To this aim, 150 samples of canned tuna fishes from two well-known brands (Majid and Poolak), marketed in Khuzestan province of Iran, were obtained. Li contents of the samples were measured by atomic absorption spectrometry (AAS) with atomization in graphite furnace. Ca contents of the samples were measured by AAS using nitrous oxide-acetylene flame. Results: The mean concentrations of calcium in canned tuna fish of Majid and Poolak brands were 448.47 and 398.22 mg/kg, respectively. Additionally, the mean concentrations of lithium in canned tuna fish of Majid and Poolak brands were 38.42 and 39.67 mg/kg, respectively. The mean concentration of calcium in the investigated canned tuna samples fish was lower than provisional tolerable intake (PTI) per day (1000 ppm) set by World Health Organization (WHO) and Environmental Protection Agency (EPA). However, the mean concentration of lithium in the studied canned tuna fish samples was higher than PTI/day (0.650- 3.1 ppm) Set by EPA. Conclusion: The results of current study showed that the marine food industries need a more-precise and serious monitoring by public health organizations. Additionally, protecting the marine environment from pollutions is an obligation that needs the attention of related organizations and authorities.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».