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Enregistrement W2154691776 · doi:10.1002/ejlt.201500047

Curbing thermo‐oxidative degradation of frying oils: Current knowledge and challenges

2015· article· en· W2154691776 sur OpenAlexaff
Felix Aladedunye

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Lipid Science and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueEdible Oils Quality and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeep fryingFood scienceLimitingDegradation (telecommunications)Biochemical engineeringProcess (computing)DecompositionChemistryEnvironmental sciencePulp and paper industryComputer scienceOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep fat frying is an ancient process with a lot of open questions. This deceptively simple food preparation technique is immensely complicated by the stringent conditions applied during the process, coupled with the inherent lability of the frying medium and the unavoidable meddling from the food materials and other minor components. The various factors affecting frying stability and performance of oil can be broadly categorized into two groups: (1) The external factors, which include frying temperature, frying time, presence of oxygen, and type of fryers, among others, are factors that can be manipulated by the frying operators; (2) the internal or endogenous factors are oil‐specific and include fatty acid composition and their distribution on triacylglycerols, and the amounts and composition of the minor components. Limiting thermo‐oxidative degradation and consequently extending the useful life of frying oils often involves deliberate optimization and control of some of these factors. Available techniques for curbing thermo‐oxidative decomposition of frying oils and the inherent challenges are discussed. Practical applications: This review provides updates to our current knowledge of the salient factors affecting frying performance of oils/fats and specifically highlights both the opportunities for optimization and the accompanying daunting challenges. With this information, institutional frying operators can practically extend the discard point of their frying oils and deliver healthier fried products, while ensuring the safety of the frying facility and the technicians. A trigonal bipyramid model showing the three basic optimizable parameters of frying. The base (striped) represents the optimized region for highest stability of the frying oil and the best quality fried product (operator's target). Higher values (bold lines) tapers off stability while lower values (dotted lines) decrease food quality.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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