MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2161710740 · doi:10.1111/j.1750-3841.2009.01177.x

Osmotic Dehydration of Tomato in Sucrose Solutions: Fick's Law Classical Modeling

2009· article· en· W2161710740 sur OpenAlexaff
Huu‐Thuan Bui, Joseph Makhlouf, Cristina Ratti

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Drying and Modeling
Établissements canadiensUniversité LavalAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsmotic dehydrationSucroseChemistryDehydrationArrhenius equationDiffusionWater contentBrixThermodynamicsAnalytical Chemistry (journal)Food scienceChromatographyActivation energyBiochemistrySugarPhysicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Osmotic dehydration of tomato was modeled by the classical Fick's law including shrinkage, convective resistance at the interface and the presence of water bulk flow. Tomato slices having 8 mm thickness were osmotically dehydrated in sucrose solutions at 50, 60, and 70 degrees Brix and at 35, 45, and 55 degrees C. Other experiments were done in a 70 degrees Brix sucrose solution at 35 degrees C with tomato slices of 4, 6, and 8 mm thickness and at different motion levels (velocities 0, 0.053, and 0.107 m/s). Tomato weight, water content, and degrees Brix of the products were measured as a function of processing time (20, 40, 80, 160, and 320 min). Results showed that temperature, concentration, thickness, and solution movement significantly influenced water loss and sucrose gain during the osmotic dehydration of tomato. The model predicted the modifications of soluble solid content and water content as a function of time in close agreement with the experimental data. Experimental Sherwood number correlations for sucrose and water were determined as Sh(s) = 1.3 Re(0.5)Sc(s) (0.15) and Sh(w) = 0.11 Re(0.5)Sc(w) (0.5), respectively. The effective diffusion coefficients of water (4.97 10(-11)- 2.10 10(-10) m(2)/s) and sucrose (3.18 10(-11)- 1.69 10(-10) m(2)/s) depended only on temperature through an Arrhenius-type relationship.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations25
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Food ScienceMême sujetFood Drying and ModelingTravaux en français237 207