Utilization of marine by-products for the recovery of value-added products
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».