Optimization of physicochemical changes of palm olein with phytochemical antioxidants during deep‐fat frying
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Response surface methodology (RSM) was used to optimize the amounts of rosemary and sage extracts together with citric acid as synergist antioxidants in stabilizing refined, bleached, and deodorized palm olein during repeated deep‐fat frying of potato chips. For all physicochemical properties studied, these phytochemical antioxidant treatments significantly (P<0.05) reduced the oxidation rate of the oil. During 5 d of frying, anisidine value, peroxide value, free fatty acid, polymer content, color units, viscosity, and absorbances at 232 and 268 nm gradually increased, whereas iodine value and ratio of 18∶2/16∶0 decreased. Further statistical analyses, including coefficient of determination (R2) and probability of F values, indicated that mathematical models for each physicochemical parameter could be developed confidently in this study, with R2 for all parameters greater than 0.90. These results suggested that an optimal mixture of phytochemical antioxidants derived from rosemary and sage together with citric acid could be produced using RSM for stabilizing thermally processed oil. For many physicochemical parameters examined, the use of moderate levels of antioxidants could result in optimal responses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».