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Enregistrement W7037836882

Fractionnement simple et multi-étapes à l'urée d'huiles marines du Québec

2008· other· fr· W7037836882 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2008
Typeother
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLimitingStatistical analysisQualitative analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diverses fractions d'huiles marines hydrolysées ont été concentrées en certains acides gras grâce à une méthode multi-étape de fractionnement par urée utilisant le méthanol comme solvant. Ces fractions incluent les acides gras saturés (AGS), les mono insaturés (AGMI) et les polyinsaturés à longues chaînes (AGPI) tels que les acides eicosapentaénoïque (AEP), docosapentaénoïque (ADP) et docosahexaénoïque (ADH). Ainsi le but de cette étude était de vérifier les effets du ratio urée/acides gras/méthanol et de la procédure multi-étapes sur les produits finaux. Les données sur la composition en acides gras indiquent que le fractionnement multi-étape par urée est une méthode efficace pour la séparation des fractions d'huiles marines et que cette méthode produit des fractions AGS, AGMI et AGPI fortement concentrées. Après complexion des AGSet des acides gras libres (AGL) à faible insaturation, des concentrations (Cm) de AGPI allant jusqu'à 93,2%, 88,4% et 73,4% ont été obtenues avec les huiles de maquereau, de phoque et d'hareng, respectivement; les ratios AGLlUréelMéthanol étant de 1:3:10 à 3:5:20 à une température de 4°C. Les cristaux formés ont été enrichis en AGS et AGMI. Des valeurs Cm pour les SA de 70,0 59,5 et 50,5% ont été obtenues avec des ratios AGL/Urée/Méthanol de 1:3:10 à 3:5:20 à une température de 4°C; alors que la seconde étape du fractionnement a fourni des valeurs de Cm pour les AGMI de 51,6%, 73,2% et 69,6% pour les huiles de maquereau, phoque et harengs, respectivement, avec des ratios AGL/Urée/Méthanol de 2:1:5 à 3:2:10 à une température de 4°C. L'approche multi-étape développée s'avère donc prometteuse pour la valorisation intégrale des huiles marines.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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