Emerging Preservation Methods for Fruit Juices and Beverages
Notice bibliographique
Résumé
Food Additive 66 Traditional thermal pasteurizationThermal processing is the most widely used technology for pasteurization of fruit juices and beverages.Juice pasteurization is based on a 5-log reduction of the most resistant microorganisms of public health significance (USFDA 2001).The process could be accomplished by different time-temperature combinations. Low temperature long time (LTLT)Fruit juice has been traditionally pasteurized by batch heating at 63-65°C for relatively long time (D'Amico et al. 2006).This method has been replaced by high temperature short time treatment due to the undesirable quality changes during this process. High temperature short time (HTST)HTST treatment could minimise those undesirable quality changes made by batch heating due to the much less duration of heat treatment.Currently, HTST pasteurization is the most commonly used method for heat treatment of fruit juice.For example, orange juice is processed by HTST at 90 to 95°C for 15 to 30 s (Braddock 1999).And apple juice is treated by HTST at 77 to 88°C for 25 to 30 s (Moyer & Aitken 1980). How to referenceIn order to correctly reference this scholarly work, feel free to copy and paste the following:
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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 ».