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Enregistrement W1692365252 · doi:10.1002/047167849x.bio084.pub2

Edible Films and Coatings from Soybean and Other Protein Sources

2020· other· en· W1692365252 sur OpenAlexaff
Loong‐Tak Lim, Navam Hettiarachchy, Satchithanandam Eswaranandam

Notice bibliographique

RevueBailey's Industrial Oil and Fat Products · 2020
Typeother
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasticizerCoatingChemical engineeringMaterials scienceCuring (chemistry)Glass transitionHydrogen bondSolubilitySolventPolymerChemistryOrganic chemistryMoleculeNanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Proteins are abundant in nature and are highly functional. They can be converted into edible films and coating for food applications. The formation of protein films and coatings require a denaturation step to unfold the protein molecules and to promote intermolecular interactions via the formation of disulfide and hydrogen bonds, as well as hydrophobic interactions. Plasticizers, such as low‐molecular‐weight polyols and organic acids, are often added to the film‐forming formulations to impart flexibility essential for end‐use handling. By and large, edible films are produced by solvent casting. Solution properties (viscosity, surface tension, etc.) must be optimized in order to produce coherent film of consistent material properties. Alternatively, dry processing involves extrusion of proteins at elevated temperature (above glass transition) in the presence of small quantity of water and plasticizer. Material properties of protein films can be modified by incorporating additives, heat curing, and/or irradiation/chemical treatments to achieve optimal mechanical strength and extensibility essential for end‐use handling. Protein films and coatings are strong gas barriers when they are dry but exhibit poor moisture barrier properties due to their inherent hydrophilic nature. Edible films and coatings are versatile carriers for bioactives (e.g. antimicrobials, antioxidants, nutraceuticals, and micronutrients), flavors, colors, and other additives, making them a useful tool in product innovation.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0060,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,194 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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