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Enregistrement W1967313562 · doi:10.1007/s11746-013-2278-0

Performance of Regular and Modified Canola and Soybean Oils in Rotational Frying

2013· article· en· W1967313562 sur OpenAlexafffund
Roman Przybylski, Eliza Gruczyńska–Sękowska, Felix Aladedunye

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Oil Chemists Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueEdible Oils Quality and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesAgriculture Funding Consortium
Mots-clésCanolaFood scienceChemistrySoybean oilLinolenic acidOleic acidFatty acidOrganic chemistryBiochemistryLinoleic acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canola and soybean oils both regular and with modified fatty acid compositions by genetic modifications and hydrogenation were compared for frying performance. The frying was conducted at 185 ± 5 °C for up to 12 days where French fries, battered chicken and fish sticks were fried in succession. Modified canola oils, with reduced levels of linolenic acid, accumulated significantly lower amounts of polar components compared to the other tested oils. Canola oils generally displayed lower amounts of oligomers in their polar fraction. Higher rates of free fatty acids formation were observed for the hydrogenated oils compared to the other oils, with canola frying shortening showing the highest amount at the end of the frying period. The half-life of tocopherols for both regular and modified soybean oils was 1-2 days compared to 6 days observed for high-oleic low-linolenic canola oil. The highest anisidine values were observed for soybean oil with the maximum reached on the 10th day of frying. Canola and soybean frying shortenings exhibited a faster rate of color formation at any of the frying times. The high-oleic low-linolenic canola oil exhibited the greatest frying stability as assessed by polar components, oligomers and non-volatile carbonyl components formation. Moreover, food fried in the high-oleic low-linolenic canola oil obtained the best scores in the sensory acceptance assessment.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations46
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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