MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2027069672 · doi:10.1111/j.1750-3841.2008.00780.x

Characterization of Amino Cross‐Linked Soy Protein Hydrogels

2008· article· en· W2027069672 sur OpenAlexafffund
Romain Caillard, Gabriel Remondetto, Mircea‐Alexandru Mateescu, Muriel Subirade

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalMinistère de l'Agriculture, des Pêcheries et de l'Alimentation
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésGlutaraldehydeSelf-healing hydrogelsSwellingSoy proteinChemistryCross-linkChemical engineeringMicrostructureMaillard reactionPolymer chemistryFood scienceChromatographyOrganic chemistryCrystallographyPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focused on amino cross-linking as means of forming soy protein hydrogels with modifiable properties. The efficiency of glyceraldehyde, a potential food-grade cross-linking agent, was compared to glutaraldehyde, a well-known dialdehyde. The influence of the concentration of these agents on the degree of cross-linking as well as macroscopic and supramolecular properties was studied. The effect of increasing the cross-linker concentration was mainly an increase in degree of cross-linking and gel storage modulus (G') and a decrease in gel swelling ratio and increase in gel deswelling ratio. However, the cross-linking influence was less pronounced in the case of glyceraldehyde. Glutaraldehyde displayed greater ability to form hydrogels with modifiable properties. Finally, electron micrographs suggested that cross-linking agent type had no impact on gel microstructure.

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)0,001
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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations58
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Food ScienceMême sujetProteins in Food SystemsTravaux en français237 207