Hemp processing by-products: a potential source of new aquafeed ingredients
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture production activities occur in every province and territory of Canada, and in 2020 Aquaculture industry generated $3.86 Billion in economic activity and employed 14,520 full time workers in Canada. The salmonid aquaculture industry has largely transitioned to using plant-based proteins and oils to reduce reliance on traditional marine ingredients (fish meals and oils), which have reached their limits. Exploring new ingredients for salmon and trout aquafeeds is crucial to meet the growing demand for farmed salmonid products. Hemp processing by-products show promise as potential aquafeed ingredients due to their good profiles of essential amino acids (EAAs) and polyunsaturated fatty acids (PUFAs) beneficial for fish growth and health. We have extracted kilogram-scale quantities of protein isolates (PIs) and oils from the hemp by-products, hemp cake and hemp seed hulls and evaluated their nutritional composition. High protein digestibility of >88% was observed for hemp PIs when evaluated using a two-phase in vitro gastric/pancreatic protein digestibility assay (IVGPD). Findings from both in vitro digestion assays and an in vivo feeding study with rainbow trout indicate that hemp processing by-products have potential as a novel aquafeed ingredient feedstocks, benefiting sustainable aquaculture practices.
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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) | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».