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Enregistrement W1983332786 · doi:10.1021/cg200786k

Effects of Shear Rate Variation on the Nanostructure of Crystallizing Triglycerides

2011· article· en· W1983332786 sur OpenAlexaff
Gianfranco Mazzanti, Mengyu Li, Alejandro G. Marangoni, Stefan H. J. Idziak

Notice bibliographique

RevueCrystal Growth & Design · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Chemistry and Fat Analysis
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of GuelphDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrystallizationShear rateLamellar structureShear (geology)Materials scienceShear flowCrystallographyChemical engineeringShear stressRheologyChemistryComposite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shear flow affects the kinetics of crystallization and modifies the composition of the solid and liquid phases obtained during crystallization. Research on the effects of shear flow on the crystallization is necessary to understand how triglycerides form crystalline structures. In this Article, palm oil, milk fat, and milk fat triglycerides were cooled at 3 or 0.5 °C/min from the melt at 50 °C down to 17.5 or 17 °C and left to crystallize under a shear rate of 90 s –1 in a Couette cell system. The shear rate was then increased to 1440 s –1 . Synchrotron X-ray diffraction patterns were captured during the crystallization process. The integrated intensity, average thickness, and average lamellar spacing of the crystalline nanoplatelets were modified by the shear rate step. Increased thickness and crystalline orientation were evident after the shear rate step-up. Similar experiments with milk fat in a Rheo-NMR instrument provided additional information to interpret the orientation and thickness changes observed. These effects of shear step-up on crystallizing fats offer new options for the industrial processing of chocolate, dairy, margarine, and shortening production, allowing more freedom for tailoring their desired crystalline nanostructures.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,154 · 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
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

Citations45
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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