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Enregistrement W2087887488 · doi:10.1002/ejlt.200900020

Protecting oil during frying: A comparative study

2009· article· en· W2087887488 sur OpenAlexaff
Felix Aladedunye, Roman Przybylski

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Lipid Science and Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueEdible Oils Quality and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanolaChemistryDeep fryingFood scienceTocopherolFrench friesFatty acidOrganic chemistryAntioxidantVitamin E

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effect of carbon dioxide blanketing (CDB) and vacuum frying (VF) on the frying performance of regular canola oil was evaluated. For 7 h daily and for 7 days French fries were fried in regular canola oil at 185 ± 5 °C without and with CDB and in a vacuum fryer. The extent of changes in the oil was assessed by analysis of total polar compounds (TPC), anisidine value (AV), color component formation and changes in composition of fatty acids and tocopherols. Frying under CDB reduced the amount of TPC by 54%, while 76% reduction was observed during VF compared to standard frying conditions (SFC). Similarly, lower oxidative degradation was observed when measured by AV. At the end of the frying period, the reduction in unsaturated fatty acid content was 3.8, 1.9 and 12.7% when frying under CDB, vacuum and SFC, respectively. The rate of tocopherol degradation was three and twelve times slower in VF when compared to CDB and SFC, respectively.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations60
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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