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Enregistrement W1574322861 · doi:10.1111/1541-4337.12142

Energy Requirements for Alternative Food Processing Technologies—Principles, Assumptions, and Evaluation of Efficiency

2015· article· en· W1574322861 sur OpenAlexaff
O. Rodríguez-González, Roman Buckow, Tatiana Koutchma, V.M. Balasubramaniam

Notice bibliographique

RevueComprehensive Reviews in Food Science and Food Safety · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaChevron (Canada)
Organismes subventionnairesState Government of VictoriaCommonwealth Scientific and Industrial Research Organisation
Mots-clésEnergy consumptionProcess engineeringEmerging technologiesEfficient energy useEnergy requirementEnergy (signal processing)Biochemical engineeringEnergy accountingEnvironmental scienceComputer scienceFood processingFood scienceEngineeringChemistryMathematicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alternative food preservation technologies include substitutes to heating methods that may have benefits that include reduction of energy consumption. High‐pressure processing (HPP), membrane filtration (MF), pulsed electric fields (PEF), and ultraviolet radiation (UV) are examples of alternative preservation technologies of growing commercial interest. As unit operations these technologies operate in 4 modes of energy transfer: momentum, heat, electromagnetic, or photon transfer. The objectives of this review were: (1) to examine the fundamentals of energy requirements of 4 alternative food processing technologies such as HPP, MF, PEF, UV, and conventional high‐temperature short‐time (HTST) processing, (2) to establish a basis for comparison of energy consumption between or within technologies, and (3) to evaluate specific energy requirements for the 5 technologies to achieve required safety performance in apple juice. Three levels of energy evaluation for each technology including internal energy, applied energy, and consumed energy were reviewed. The comparison of the specific energy for the 5 technologies was based on information published in scientific papers where the inactivation of Escherichia coli in apple juice was explored. Based on the analysis of energy consumption of these technologies it was concluded that MF and UV have the potential to consume less specific energy than HTST, PEF, and HPP. Differences in energy consumption within each group of technologies were also observed and these could be attributed to differences in the systems. The differences in energy consumption within each group of technologies illustrate that there is potential of improvement in most technologies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,159 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations123
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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