Pulsed electric field assisted juice extraction
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of the Review: Recently, there has been ren ew ed interest in the extraction of juice and functional ingredients from fruits and v egetables. Several consumer-related factors support the adoption of non -thermal technologies. This paper reviews application of pu lsed electric field (PEF) in juice extraction processes. It highlights novel designs of extractors that allow simultaneous applicati on of PEF and p ressure. Parameters that influence juice extracti on and juice quality issues are also discussed. Ma in findings: PEF can be used successfully to induce electroplasmolysis or ho mogenisation of tissues and intensify juice extraction fro m fruits and vegetable materials. The PEF must be applied strategically in order to optimise juice extraction. D irections for Futu re Research: Future studies on PEF-assisted juice extraction will involve applications to extract specific chemical c omponents alone with the juice, optimisation of the different PEF p arameters to obtain desired extraction kinetics and detailed ch emical evaluation of extracts to validate quality. There is currently limited or no commercially available equipment. Equipment manuf actur ers may be involved to design and fabricate easy-to-use PEF extractors. Ke ywords: Pu lsed electric field; juice extraction; elect roplasmolysis; juice quality; pressure; energy
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».