A Risk–Benefit Analysis of First Nation’s Traditional Smoked Fish Processing
Notice bibliographique
Résumé
First Nations (FN) communities have traditionally used smoke to preserve fish for food security purposes. In this study, an assessment of chemical and microbiological food safety, together with nutritional quality, was conducted on fish preserved using traditional smoke processing. High-molecular-weight polycyclic aromatic hydrocarbons (PAH) residues accounted for only 0.6% of the total PAH in traditionally fully smoked salmon, and Benzo(a)pyrene (B(a)P) was not detected in the FN smoked or commercial smoked fish, respectively. The antimicrobial activity of the solvent extracts derived from smoked fish towards Listeria innocua was very low but detectable. The practice of using full and half-smoked processing for fish reduced all of the fatty acid concentrations and also minimized the further loss of essential omega-3 fatty acids to a greater extent than non-smoked fish during storage (p < 0.05). This finding corresponded to lower (p < 0.05) lipid oxidation in smoked fish. We conclude that the benefits of reducing lipid oxidation and retaining essential fatty acids during storage, together with a potentially significant reduction in Listeria contamination, are notable benefits of traditional smoke processing. Although B(a)P was not detected in FN smoked fish, attention should be given to controlling the temperature and smoking period applied during this processing to minimize potential long-term risks associated with PAH exposure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».