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Enregistrement W2052679735 · doi:10.1080/10942910802105460

Dielectric Properties of Potato Puree in Microwave Frequency Range as Influenced by Concentration and Temperature

2009· article· en· W2052679735 sur OpenAlexaff
Jasim Ahmed, Nadide Seyhun, Hosahalli S. Ramaswamy, Giorgio Luciano

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Food Properties · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrowave and Dielectric Measurement Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityPolymer Source (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDielectricSlurryMaterials scienceAnalytical Chemistry (journal)MicrowavePotato starchStarch gelatinizationAtmospheric temperature rangePenetration depthPenetration (warfare)ChemistryStarchComposite materialChromatographyFood scienceThermodynamicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dielectric properties of potato flour-water dispersions (slurry) were measured in the frequency range of 500–2500 MHz by the open-ended coaxial probe method using a network analyzer as a function of concentration (10–25% w/w) and temperature (20–75oC). Both commercial and laboratory prepared samples of potato flours were used. Results indicated that the dielectric constant (ε′) decreased with temperature and frequency while increased with concentration. The loss factor (ε″) increased with frequency and concentration; however, temperature showed mixed effect. Both ε′ and ε″ data in conventionally used microwave frequencies (915 and 2450 MHz) were studied as function of concentration and temperature for two sample types using a response surface methodology and found to follow 2nd order polynomial models. Temperature and concentration contributed significantly on dielectric spectra of potato slurry and the sample source had some effect. A change in ε′ and ε″ above 70oC could be attributed by starch gelatinization. Penetration depth (Dp) decreased with an increase in frequency and non-systematic with temperature. Addition of salt substantially reduced Dp of potato slurry.

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)0,000
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,412

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations14
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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