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Enregistrement W2032279222 · doi:10.1021/cg049933n

Effects of Crystalline Microstructure on Oil Migration in a Semisolid Fat Matrix

2004· article· en· W2032279222 sur OpenAlexaff
Elena Dibildox‐Alvarado, Juliana Neves Rodrigues, Luíz Antônio Gioielli, Jorge F. Toro‐Vázquez, Alejandro G. Marangoni

Notice bibliographique

RevueCrystal Growth & Design · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Chemistry and Fat Analysis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDifferential scanning calorimetryMicrostructureCrystallizationCrystal (programming language)Interesterified fatChemistryExtrusionMaterials sciencePalm oilPolymorphism (computer science)Analytical Chemistry (journal)MineralogyCrystallographyComposite materialChromatographyThermodynamicsOrganic chemistryFood scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oil migration from a 60:40 (w/w) mixture of peanut oil and chemically interesterified and hydrogenated palm oil (IHPO) was a strong function of the cooling rate experienced by the fat mixture during crystallization, namely, 0.4, 1.2, and 6.0 °C/min. The relative oil loss determined gravimetrically was inversely proportional to the cooling rate. Oil loss was also inversely related to the storage modulus (G‘) and the yield force of the fat. After 1 day storage at 20 °C, the start of the oil loss studies, the composition and polymorphism of the fat crystals crystallized at different rates were similar, as judged by differential scanning calorimetry and powder X-ray diffraction. Crystals were in the same β‘ modification and had similar peak melting temperatures. Microstructure, on the other hand, was profoundly affected by the cooling rate: average crystal size decreased from 8.2 μm (at 0.4 °C/min) to 3.9 μm (at 6.0 °C/min). Using Darcy's Law, it was possible to calculate permeability coefficients using the structural parameters obtained in this work. Decreases in permeability coefficient as a function of increasing cooling rate were mainly related to decreases in crystal size.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations90
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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