Effect of Cocoa Butter Structure on Oil Migration
Notice bibliographique
Résumé
Oil migration from a high oil content filling into adjacent chocolate causes changes in product quality. The objective of this study was to quantify the oil migration from a cream filling system into cocoa butter, which provided a model for the behavior of chocolate-enrobed confectionery products with a soft, creamy center. Magnetic resonance imaging (MRI) was used to monitor spatial and temporal changes of liquid lipid content. A multislice spin echo pulse sequence was used to acquire images with a 7.8 ms echo time and a 200 ms repetition time using a 1.03 T Aspect Imaging MRI spectrometer. Samples were prepared as a 2-layer model system of cocoa butter and model cream filling. Three methods were used to prepare the cocoa butter: static, seeded, and sheared. Samples were stored at 25 °C for a time frame of 56 d. The rate of oil migration was quantified by a kinetic expression based on the linear dependence of oil uptake by cocoa butter and the square root of the time. Samples showed distinctly different rates of oil migration, as evidenced by quantitative differences in the kinetic rate constant. Practical Application: This work will be helpful to elucidate the influence of crystallization process and structural properties such as crystal nanostructure and crystal habit on the migration of oil through a crystalline fat matrix.
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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 ».