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Enregistrement W2008561377 · doi:10.1081/drt-200054239

Pore Development and Moisture Transfer in Chicken Meat during Deep-Fat Frying

2005· article· en· W2008561377 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDrying Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueEdible Oils Quality and Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoistureThermal diffusivityPorosityDeep fryingChemistryMass transferGas pycnometerWater contentMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)MineralogyComposite materialThermodynamicsChromatographyFood scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Changes in the structure of food products play important role in the various mass transfer processes during deep-fat frying. The relationship between moisture loss and pore formation were investigated at frying oil temperatures of 170, 180, and 190°C and frying times up to 900 s. Porosity and pore structure were characterized by using mercury intrusion porosimetry and helium displacement pycnometer. Moisture transfer in the samples was modeled using Fick's law and effective moisture diffusivity was computed from experimental data. Pore formation changes significantly (P < 0.01) in time as modulated by frying oil temperature. A peak pore fraction of 0.283 (after 360 s of frying), 0.238 and 0.220 (after 900 s of frying) at frying temperatures 190, 180 and 170°C, respectively was observed. Effective moisture diffusivity of 5.4 to 6.9 × 10−9 m2 s−1 and activation energy of 20 kJ/mol was obtained for the frying oil temperatures. Changes in pore structure influenced moisture diffusivity and oil uptake. Eighty-four percent of the pores are capillary pores, hence moisture transfer increased. Keywords: PorosityDiffusivityChickenFryingPorosimetryPore structurePycnometer Notes Standard errors in parentheses. SE = standard error; R2 = coefficient of determination, a and b are the parameters in Eq. (Equation4).

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.

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 enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,739

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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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