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Enregistrement W4317240849 · doi:10.5539/jas.v15n2p96

Potential for Use of Seaweed as a Fish Feed Ingredient: A Review

2023· review· en· W4317240849 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel Mwendwa, Michael Wawire, Peter Kahenya

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood and Agricultural Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIngredientPolyunsaturated fatty acidFood scienceFish <Actinopterygii>Fish oilFood industryAlgaeCommercial fish feedCosmeticsFood additiveFish mealHuman nutritionBiologyBiotechnologyAquacultureChemistryFatty acidBotanyFisheryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seaweeds, also known as macroalgae are marine plants used widely as food and applied in other food allied industries, pharmaceuticals, cosmetics and agrochemical industries. Their production has increased over the years with advancement in identification and cultivation of different seaweed species. Over the years seaweeds have been explored as a food due to their nutrition value and bioactive compounds that are beneficial to human nutrition and health. With this principle, seaweeds can also be used as feed ingredient in aqua feeds especially due to the fact that it is a source of omega-3 and hence can be used as an alternative to fish oil whose supply has declined. Studies have shown that polyunsaturated fatty acids which are important in fish nutrition can account for about 50% of total fatty acids in seaweeds. In addition to being a good source of polyunsaturated fatty acids, seaweeds provide protein and minerals, vitamins. They are also characterized with high levels of protein rich in all the amino acids relative to some higher plant-based protein crops like soya bean. This review, therefore, aims to look at the potential of seaweed as an aqua feed ingredient with the emphasis on the nutritional characteristics.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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