Characteristics of The Mackerel Tuna Bone Flour (Euthynnus affinis) Produced by Pressure Hydrolysis Method
Notice bibliographique
Résumé
Fish bones are a by-product or waste from fish processing, both on a small and large scale. Many efforts have been made to utilize these bones by converting them into bone meal. The use of the pressure hydrolysis method in the production of fish bone meal can produce high-quality products. This study aimed to determine the quality of the mackerel tuna bone meal using the pressure hydrolysis method. The data obtained were then discussed descriptively and qualitatively. The results showed that the pressure hydrolysis method effectively produced mackerel tuna bone meal. The highest yield of mackerel tuna bone meal was obtained in the TT2 treatment with a heating time of 2 hours. The bone meal produced had moisture content ranging from 6.58% to 8.76%, ash content ranging from 96.86% to 98.82%, and organoleptic values such as odor, texture, and color were acceptable to the panelists. During storage for 3 days at room temperature, there was mold growth of Aspergillus flavus and Aspergillus penicillium in the range of 1.25×102 to 1.45×102 colonies per gram and met the minimum standards set by the Indonesian National Standard (SNI).
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».