Effects of Glycerol and Tween 60 on the Crystallization Behavior, Mechanical Properties, and Microstructure of a Plastic Fat
Notice bibliographique
Résumé
The addition of 0.10% glycerol or Tween 60 increased the yield force of a 70:30 (w/w) mixture of triolein/HMF (high-melting fraction of milkfat) at 5 °C. Further increases in glycerol or Tween 60 caused a decrease in yield force. Solid fat content (SFC) versus time profiles at 30 °C (glycerol) and 28 °C (Tween 60) allowed for the determination of Avrami rate constants of crystallization ( k ) and Avrami exponents ( n ). Higher Avrami constants and lower Avrami indices (higher rate of crystal growth), smaller crystallites, and a shorter induction time of nucleation were observed in samples containing 0.10% Tween 60 relative to the control and 0.50% Tween 60. A 0.10% glycerol addition, on the other hand, yielded opposite results. The increase in hardness induced by small additions of Tween 60 could be attributed to decreases in crystallite size at constant SFC and fractal dimension. The increase in hardness induced by small additions of glycerol could only be attributed to increases in the crystal-melt interfacial tension, at constant SFC and fractal dimension, despite increases in crystallite size.
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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 | 0,000 |
| 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 ».