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Enregistrement W2125305044 · doi:10.1039/c2fo30164d

Relationships between molecular structure and kinetic and thermodynamic controls in lipid systems. Part I: propensity for oil loss of saturated triacylglycerols

2012· article· en· W2125305044 sur OpenAlexafffund
Laziz Bouzidi, Tolibjon S. Omonov, Nissim Garti, Suresh S. Narine

Notice bibliographique

RevueFood & Function · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Chemistry and Fat Analysis
Établissements canadiensUniversity of AlbertaTrent University
Organismes subventionnairesTrent University
Mots-clésKineticsThermodynamicsChemistryKinetic energyPhase (matter)ThermalOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pure saturated triacylglycerols (TAGs) in canola oil were used as model systems to analyse oil loss in structured oil both from thermodynamic and kinetic perspectives. Two important parameters which effectively and predictively measure the relative propensity of a solid network to lose/hold oil were defined: (1) the rate of oil loss, K, which is a quantified representation of the kinetics of oil loss and (2) the initial amount of oil susceptible to be lost, i.e., the propensity for oil loss (POL), which is a representation of the thermodynamics of oil binding. It was found that the POL and K values do not always trend in the same fashion, suggesting that the mechanism of oil binding is complex, depending on the structurant's crystalline form locked within the oil network. The two parameters were, however, correlated to the melting and thermal behavior of the structurants, to the polymorphic structures that are obtained during the cooling process and to the habit (shape, size and morphology) of the crystalline phase in the oil. Both POL and K had a strong correlation to the oil loss.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,171 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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