MONITORING LOGAM BERAT DALAM IKAN LAUT DAN AIR TAWAR DAN EVALUASI NUTRISI DARI KONSUMSI IKAN
Bibliographic record
Abstract
Ikan adalah bahan makanan sumber mineral. Serapan logam berat pada ikan dapat berasal dari air, sedimen maupun pakan ikan. Telah dilakukan monitoring mineral dan kontaminan dalam ikan untuk evaluasi nutrisi dan keamanan pangan, menggunakan teknik analisis aktivasi neutron. Jenis ikan laut dianalisis adalah ikan kembung (Rastrelliger faughni ) ikan tongkol (Acanthocybium solandri), ikan tengiri (Authis thazard) dan ikan air tawar adalah ikan nila (Oreochromis niloticus), ikan mas (Cyprinus carpio), ikan bawal (Colossoma macropomum), yang disampling dari 6 pasar di Jakarta Utara. Hasil monitoring menunjukkan bahwa, mineral esensial yang terkandung dalam ikan adalah Fe, K, Na, Zn, Ca, Mg, dan Se. Konsentrasi Ca dan Se dalam ikan air laut lebih tinggi dibandingkan dalam ikan air tawar. Konsentrasi unsur esensial lainnya bervariasi tergantung jenis ikan. Konsentrasi logam berat As dalam ikan laut 3 kali lebih tinggi dari ikan air tawar. Logam Hg dan Cr terdeteksi dalam semua jenis ikan diamati. Dari evaluasi kecukupan nutrisi, dengan asumsi konsumsi ikan 86,68 gr/hari, untuk laki-laki umur 19 - 30 tahun, dan mengacu data dari Institute of Medicine USA, maka asupan Ca : 2,5 - 6,3; Cl : 1,5 - 3,3; Fe : 11,5 - 26,9; Na : 1,5 - 4,1; K : 3,4 - 6,7 dan Zn 3,9 - 7,2 % dari nilai yang direkomendasikan. Asupan Cr melebihi dari nilai yang direkomendasikan, sedangkan As dan Hg tidak direkomendasikan ada dalam bahan pangan. Pada kenyataannya logam tersebut terkandung di dalam ikan diteliti, tetapi konsentrasinya masih di bawah nilai baku mutu yang dikeluarkan oleh BPOM.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".