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Record W4403927429

Influence du procédé de culture et de purification sur la quantité et la bioactivité de la marennine produite par Haslea ostrearia.

2024· dissertation· fr· W4403927429 on OpenAlexaff
Elodie Pédron

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicBee Products Chemical Analysis
Canadian institutionsUniversité du Québec à Rimouski
FundersHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
KeywordsBiotechnologyChemistryBiology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La marennine est un pigment bleu hydrosoluble produit par la diatomée Haslea ostrearia, qui, dans un contexte de lutte pour la sécurité alimentaire, pourrait être valorisé comme probiotique dans les écloseries et nurseries de bivalves. Des incertitudes entourent encore la robustesse du procédé de culture de Haslea et sa capacité à fournir une production constante de marennine, de même que de nombreuses inconnues persistent autour de l’impact du raffinage sur la qualité de l’extrait final. Au travers de cette thèse, l’objectif fut d’étudier l’influence du procédé de production sur les productivités en marennine extracellulaire et ses bioactivités, de la culture de H. ostrearia à l’obtention d’un extrait utilisable en aquaculture. Les résultats de cette étude ont permis de définir les points clés du procédé de production de la marennine engendrant une variabilité de celle-ci, et de discuter des solutions pour développer un système de production robuste. Ils suggèrent notamment le maintien en croissance exponentielle de la biomasse cellulaire dans le système de culture, ainsi que l’ajout d’une étape de prépurification au procédé de raffinage de l’extrait de marennine. Ces points clés devraient permettre d’augmenter l’efficacité antioxydante de l'extrait de marennine mais également la constance de la réponse d'inhibition bactérienne induite par celui-ci.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.217
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.007
GPT teacher head0.233
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2024
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