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Enregistrement W4306148647 · doi:10.5267/j.ccl.2022.8.002

The effect of different treatments on the accumulation of histamine in herring and fesikh

2022· article· en· W4306148647 sur OpenAlexvenueno aff
Ibrahim M. Ibrahim, El-Shahat El-Dreny, Hind M. Salih

Notice bibliographique

RevueCurrent Chemistry Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePolyamine Metabolism and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerringChemistryHistamineFood sciencePreservativeMackerelToxicologyFish <Actinopterygii>FisheryBiologyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Egypt, the request for salt fish products has been increasing during many feasts because it is one of Egypt's favorite foods. It has been reported that in certain seasons, these products cause toxicity and even death. Most fish poisonings around the world are known to be caused by elevated histamine levels. Thus, the study assessed the histamine levels of herring and fesikh samples available on the market and established the safety of these products with recommendations for various treatments that may inhibit the production of histamine in herring and fesikh through bacteria and enzyme production. Before manufacturing herring and fesikh, the fresh fish is soaked for one hour in a modified pH solution of 4 by vinegar with the addition of natural substances individually or in combination (such as garlic, onion, hot pepper, or aloe vera) or some chemicals singly (such as edta, nisin, h2o2, formic acid, and so2). The levels of histamine in herring (111 to 138 mg/kg) and fesikh (214 to 279 mg/kg) were unsafe in marketable samples. The histamine levels of herring and fesikh in proposed treatments were safe since they did not exceed 26 mg/kg after 30 days of cold storage for herring or 45 mg/kg after maturity of fesikh. The proposed treatments enhanced greatly herring and fesikh organoleptic qualities, especially those containing natural ingredients, such as garlic, hot pepper, or their mixture beside onion, which are more accepted treatments.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,190

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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