Minor Constituents in Canola Oil Processed by Traditional and Minimal Refining Methods
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The minimal refining method described in the present study made it possible to neutralize crude canola oil with Ca(OH)2, MgO, and Na2SiO3 as alternatives to NaOH. After citric acid degumming, about 98 % of the phosphorous content was removed from crude oil. The free fatty acid content after minimal neutralization with Ca(OH)2 decreased from 0.50 to 0.03 %. Other quality parameters, such as peroxide value, anisidine value, and chlorophyll content, after traditional and minimal neutralization were within industrial acceptable levels. The use of Trisyl silica and Magnesol R60 made it feasible to remove the hot‐water washing step and decreased the amount of residual soap to <10 mg/kg oil. There were no significant changes in chemical characteristics of canola oil after using wet and dry bleaching methods. During traditional neutralization, the total tocopherol loss was 19.6 %, while minimal refining with Ca(OH)2, MgO, and Na2SiO3 resulted in 7.0, 2.6, and 0.9 % reductions in total tocopherols. Traditional refining removed 23.6 % of total free sterols, while after minimal refining free sterols content did not change. Both traditional and minimal refining resulted in almost complete removal of polyphenols from canola oil. Total phytosterols and tocopherols in two cold‐pressed canola oils were 774 and 836 mg/100 g, and 366 and 354 mg/kg, respectively. The minimal refining method described in the present study was a new practical approach to remove undesirable components from crude canola oil meeting commercial refining standards while preserving more healthy minor components.
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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 | 0,000 |
| 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 ».