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Enregistrement W1512364486 · doi:10.1002/9781119962045.ch17

Use of Electron Beams in Food Preservation

2012· other· en· W1512364486 sur OpenAlexaff
Rajeev Bhat, Abd Karim Alias, Gopinadhan Paliyath

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRadiation Effects and Dosimetry
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommercializationShelf lifeBusinessAgricultureEnvironmental scienceAgricultural engineeringBiochemical engineeringBiotechnologyFood scienceEngineeringMarketingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electron-beam irradiation (EBI) is a novel, non-thermal, physical method of food preservation (processing) technology which is effective in achieving microbial decontamination, insect disinfestation and shelf-life improvement of various food- and agriculture-based commodities. This technology is economical and environmental friendly and holds several advantages over other sources of food irradiation and conventional preservation techniques. Based on the available scientific reports, EBI could prove to be a potential alternative to the current chemical fumigants used for preservation purposes. Reports available have clearly indicated the effectiveness of employing electron beams in preserving the overall qualities and extending the shelf life of various fruits, vegetables, cereals, legumes, poultry, meat and seafoods. EBI can be highly effective when combined with other conventional and non-conventional food-processing technologies. Being a recently explored technology, there are still wide gaps prevailing in the body of research that need to be filled to provide appropriate scientific evidence. In the present chapter we aim to highlight a few vital reports on the use of EBI in various food commodities and emphasize certain vital areas which need to be explored in the near future for commercialization purposes and to overcome quarantine barriers of international trade. It is expected that this novel technology will benefit both processors and consumers in the near future.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,189 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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