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Enregistrement W1561692667 · doi:10.1111/1541-4337.12107

Fermentation Control in Baker's Yeast Production: Mapping Patents

2014· article· en· W1561692667 sur OpenAlexaff
Pierre Gélinas

Notice bibliographique

RevueComprehensive Reviews in Food Science and Food Safety · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYeastFermentationCredibilitySugarProduction (economics)Control (management)BusinessBiotechnologyBiologyFood scienceEconomicsPolitical scienceBiochemistryLawManagementMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During baker's yeast manufacturing, the fermentation process must be thoroughly controlled. This review of the patent literature provides new information on the early development of industrial fermentation processes. As shown by a review of 199 patents filed between 1900 and 2009, inventors in this field were mainly interested to improve yeast yields through the control of infection and sugar concentration in the growth media. Contrary to common belief, much attention was also given to continuous culture processes, involving addition and withdrawal of growth media. These technologies were mainly developed in about 30 y, between 1910 and 1939. In the recent years, inventors gave sustained attention to the fine tuning of fermentation control, mainly the rapid determination of yeast fermentation by‐products in the exhaust to get rapid feedback on the rate of sugar addition in the fermentation tank. Improved fermentation control benefited much the baking industry because baker's yeast had higher gassing power and was cheaper. However, some of these key patents on baker's yeast technology were later declared invalid in court because it had little intellectual property value. In the baker's yeast trade and other sectors, this situation might have encouraged trade secrets while reducing the credibility of innovative ideas disclosed in the patent literature.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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