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Enregistrement W3209353190 · doi:10.29169/1927-5951.2019.09.01.7

The Effect of Chloride Acid Concentration and Demineralization Time on Gelatin Characteristic of EEL Fish Bones (Anguilla marmorata (Q.) Gaimard)

2019· article· en· W3209353190 sur OpenAlexvenueno aff
Angriani Abdullah, Yonelian Yuyun

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy and Nutrition Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCollagen: Extraction and Characterization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemineralizationGelatinHydrochloric acidChemistryChlorideExtraction (chemistry)HydrolysateFish <Actinopterygii>Fourier transform infrared spectroscopyChromatographyFisheryBiochemistryHydrolysisBiologyInorganic chemistryDentistryOrganic chemistryChemical engineeringMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anguilla marmorata (Q.) Gaimard, eel bonefish is one of the potentials sources for gelatin manufacture. This study aims to determine the concentration of hydrochloric acid (3%; 4%) and to optimize demineralization time (12 hours; 24 hours) for thequality of gelatin. Characteristic of gelatin was determined by analysis of water content, ash content and protein content. To optimize gelatin extraction from eel fish bone, Mann Whitney test with 4 – factor was adopted. Spectrophotometer FTIR was used to analyze functional groups of gelatin. Values of water content, ash and protein content of each combination of acid chloride and demineralization time have met the requirements. The spectrum of FTIR showed a typical gelatin functional group. The best combination of treatment is at 3% hydrochloric acid concentration and 12 hours of demineralization time.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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