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Enregistrement W340087403 · doi:10.32360/acmar.v35i1-2.30909

Enzimatic hydrolysis of the raw muscle of nurse shark, Gynglimostoma cirratum

2002· article· es· W340087403 sur OpenAlexaff
Maria Petronília de Oliveira Studart Gurgel, G.H.F. Vieira, Regine Helena Silva dos Fernandes Vieira, Antonio M. Martin

Notice bibliographique

RevueArquivos de ciencias do mar · 2002
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPapainDistilled waterHydrolysisChemistryChromatographyEnzymatic hydrolysisAqueous solutionEnzymeRaw materialProteaseBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports studies on the hydrolysis of the raw muscle of nurse shark, Gynglimostoma cirratum. The material was washed three times with distilled water and diluted in water in a 1:2 muscle/water ratio. The pH was maintaned at 7.,5 and pancreatin, papain or protease were added in the proportions of 0.1%, 0,2%, 0,3%, 0,4% and 0,5% of the total weight of shark muscle. The hydrolysis took place in na agitated aqueous medium at 40°C. The environmental pH was measured at 5, 10, 15, 30, 60, 90 and 120 min. If required, 0,1% NaOH was added to keep the pH at 8.5. The enzymatic reaction rate was determined by the degree of hydrolysis. The statistical analysis showed there to be significant diferences in the results as a function of the enzymes, times and enzymatic concentrations used. The best results were produced with the enzyme pancreatin; otimal reaction times were found at 90 min. and 120 min., and optimal enzymatic concentrations were found at 0,4 and 0,5%. Cost factors suggest the use of pancreatin at 0.4%. By choosing a reaction time of 90 min. there will be less risks of bacterial contamination.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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