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Enregistrement W4230124608 · doi:10.31665/jfb.2019.5183

Utilization of marine by-products for the recovery of value-added products

2019· article· en· W4230124608 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Bioactives · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Hydrolysis and Bioactive Peptides
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShellfishNutraceuticalBusinessValue addedFish <Actinopterygii>Marine conservationShrimpFisheryEnvironmental scienceBiotechnologyFood scienceBiologyAquatic animal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world fisheries resources have exceeded 160 million tons in recent years. However, every year a considerable amount of total catch is discarded as by-catch or as processing leftovers, and that includes trimmings, fins, frames, heads, skin, viscera and among others. In addition, a large quantity of processing by-products is accumulated as shells of crustaceans and shellfish from marine bioprocessing plants. Recognition of the limited marine resources and the increasing environmental pollution has emphasized the need for better utilization of the by-products. Marine by-products contain valuable protein and lipid fractions, minerals, enzymes as well as many other components. The major fraction of by-products are used for feed production—in making fish meal/oil, but this has low profitability. However, there are many ways in which the fish and shellfish waste could be better utilized, including the production of novel food ingredients, nutraceuticals, pharmaceuticals, biomedical materials, fine chemicals, and other value-added products. In recent times, much research is conducted in order to explore the possible uses of different by-products. This contribution primarily covers the characteristics and utilization of the main ingredients such as protein, lipid, chitin and its derivatives, enzymes, carotenoids, and minerals originating from marine by-products.

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.

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)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,233 · 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