Characterization of bluefish baits (keeled mullet, leaping mullet, and sardine) in regard to biochemical and physical properties: bait preference of bluefish
Notice bibliographique
Résumé
The fishing industry needs alternative baits that are not based on resources available for human consumption. In order to develop artificial baits, first the preferred baits should be determined, and then their biochemical and physiological composition should be identified. The aim of this study was to determine bluefish bait preferences and reveal the biochemical composition and physical characteristics of the preferred baits. In this study, keeled mullet, leaping mullet, and sardine species were found to have the highest catch, respectively. The highest texture hardness and whiteness colour values were found in keeled mullet, which had the highest catch efficiency for bluefish fishing. The highest palmitoleic acid content was found in keeled mullet at 25.86% (16.93% in leaping mullet and 17.05% in sardine). However, the highest PUFA content was found in sardine (15.56%), followed by leaping mullet (13.97%), and then keeled mullet (11.32%). As for the amino acid compositions, it was determined that glutamic acid and serine content, which are known to have positive effects on feed intake, were higher in keeled mullet. In regard to volatile components, mullet species were especially rich in total alcohol, aldehyde, ketone, and amines, while sardines were rich in hydrocarbons and furans. Hexanal and heptanal compounds, known as fish aroma, were determined at high rates in keeled mullet. It can be concluded that these components may be attractive to bluefish. The data presented in this study may be useful for the production of artificial bait.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».