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Enregistrement W4322628239 · doi:10.1016/j.heliyon.2023.e14031

Nutritional composition, heavy metal contents and lipid quality of five marine fish species from Cameroon coast

2023· article· en· W4322628239 sur OpenAlexfundno aff
J.C.K. Manz, Jean Valery François Nsoga, J.B. Diazenza, S. Sita, G.M.B. Bakana, Allal. François, Mathieu Ndomou, I. Gouado, Victor Mamonékéné

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFish Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRural Development AdministrationAgence Universitaire de la Francophonie
Mots-clésCyprinusSardinellaComposition (language)BiologyFisheryFish <Actinopterygii>Food scienceChemistrySardine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The nutritional value, heavy metal content and lipid quality of five marine fishes from, Cameroon coast were be investigated. Fish samples from Ilisha africana, Sardinella, maderensis, Cyprinus carpio , Arius parkii and Ethmalosa fimbriata were collected at, the Douala sea port, carried to the laboratory, washed with distilled water and, processed. Proximal composition, minerals, lipid quality and heavy metal analyses, were performed using AOAC standard methods. Results show that proteins (18.43%), and lipids (3.69%) contents were higher in Ilisha africana. Cyprinus carpio had the, highest ash content (4.59%). Contents of minerals and heavy metals were found as, follows: P > Mg > K > Ca > Na > Fe > Zn > Cu > Mn and Hg > Pb > Cd > As. Oils extracted from C. carpio , A. parkii and E. fimbriata were semi-siccative while those of I. africana and S. maderensis were siccative. Thus, these fish species are good sources of proteins and, minerals that can be used for managing mineral deficiencies in humans and animals.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,371

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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