Effects of Cocoa Butter Origin, Tempering Procedure, and Structure on Oil Migration Kinetics
Notice bibliographique
Résumé
The effects of cocoa butter (CB) origin, tempering procedure, and structure on oil migration kinetics were studied using a flatbed scanner followed by image processing and analysis. The migration rate (OMR) and migration distance ( I 10 ) of stained oil were determined in tempered and nontempered CBs. Tempered matrices had 10 to 50 times lower OMRs than nontempered CBs. In addition, the lag phase observed before significant oil migration was also significantly longer in tempered CBs (12 days vs 2 days in nontempered butters). Moreover, cocoa butter origin had a strong effect on OMR. Brazilian and Nigerian CBs had the highest OMR in both tempered and nontempered samples. Malaysian CB had the third highest OMR, but this effect was only significant in untempered samples. Finally, the lowest OMRs were found in Chinese, Ecuadorian, and Ivorian cocoa butters. The amount of oleic acid and triunsaturated triglycerides (UUU) was strongly correlated to OMR (the higher the UUU concentration, the lower the resistance to oil migration). However, the relationships between the permeability coefficients and structural factors (squared averaged particle size and crystalline domain size) suggest that the micro- and nanostructure of the material also plays a significant role in the oil migration process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».