Notice bibliographique
Résumé
Abstract Marine oils are obtained from the flesh of fatty fish, liver of lean whitefish, and blubber of marine mammals. Lipids from marine fish have been used as food and medicine, and traditional uses of blubber lipids of marine mammals were mostly industrially oriented, except for Innus and Eskimos. Marine mammal oils were used as lubricants or “train” oils as well as fuel and used for lighting. Research findings on the importance of long‐chain polyunsaturated fatty acids (LC PUFA) in human health have opened new channels for their value‐added use in food and pharmaceutical industries. During the last three decades, it has been established that Greenland Eskimos living on their traditional diet have a lower incidence of coronary heart disease than do Danes living on a western‐style diet. It has been recognized that PUFA could be useful in controlling serum triacylglycerols, but the fatty acids provided by the food industry were often of the Ω6 family. This article summarizes the current knowledge available on marine mammal oils with focus on seal and whale oils. It presents the lipid class, fatty acid compositions, and oxidative stability of marine mammal oils. The process, production of omega‐3 fatty acid concentrates, and application of common marine mammal oils are discussed. The health benefits and disease prevention properties of seal oils, especially the two unique ingredients, namely docosapentaenoic acid (DPA) and long‐chain monounsaturated fatty acids, (LC‐MUFA) are reviewed. Finally, the fatty acid profile, position distribution, and health benefits of marine mammal oils are compared with those of fish oils.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,024 |
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 ».