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Enregistrement W2073185522 · doi:10.1021/jf062634g

Influence of Heating on Oil-in-Water Emulsions Prepared with Soybean Soluble Polysaccharide

2006· article· en· W2073185522 sur OpenAlexaff
Akihiro Nakamura, Hirokazu Maeda, Milena Corredig

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural and Food Chemistry · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmulsionChemistryPolysaccharideChromatographyParticle sizeSoybean oilFraction (chemistry)ImpurityHeat stabilityThermal stabilityFood scienceOrganic chemistryMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of heating on the physicochemical properties of emulsions prepared with soybean soluble polysaccharide (SSPS) was investigated. The emulsions were stable after heating at 90 degrees C for up to 30 min. Heating at different pH values or in the presence of CaCl2 (<10 mM) did not affect the stability; however, at higher concentrations of calcium ions, the emulsion particle size increased. Two fractions, a high molecular weight (HMF) and a low molecular weight (LMF) fraction, were separated from the crude SSPS preparation by gel fitration. Emulsions prepared with SSPS/HMF (MW = 310-420 kDa) showed little change in size with heating, while the protein impurities of the SSPS/LMF fraction formed aggregates by heating at pH 7. Analysis of the heat-induced aggregation of the two fractions of SSPS suggested that the changes in SSPS functionality with heating can be attributed to the protein impurities (LMF) present in the SSPS.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations24
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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