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Enregistrement W2026657769 · doi:10.1111/j.1365-2621.2000.tb13598.x

Mathematical Model for Prediction of Glass Transition Temperature of Fruit Powders

2000· article· en· W2026657769 sur OpenAlexaff
Seddik Khalloufi, Y. El‐Maslouhi, Cristina Ratti

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Science · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMicroencapsulation and Drying Processes
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDifferential scanning calorimetryGravimetric analysisGlass transitionThermodynamicsWater contentWater activitySorptionMoistureChemistryFunction (biology)Equilibrium moisture contentMaterials sciencePhysical chemistryOrganic chemistryPhysicsPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Glass transition temperature ( Tg ) has been identified as a critical factor to predict quality of foodstuffs during processing or storage. Differential Scanning Calorimetry (DSC) was used to determine the Tg of 4 types of berry powders as a function of water content, and equilibrium moisture content was measured over different saturated solutions uusing the gravimetric method. The Guggenheim‐Anderson‐deBoer model was used to predict water activity ( a w ). Four models were tested for their ability to predict Tg as a function of the solid fraction. The combined effects of Tg and a w were incorporated into a new mathematical expression. The expression requires the determination of Tg (dry solids) of the product and data on equilibrium moisture sorption. The mean percent error of the model predictions is less than 3.6% when compared to experimental data.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations128
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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