Fractionation of Milk Fat by Short-Path Distillation
Notice bibliographique
Résumé
Fractionation of milk fat by short-path distillation changes the chemical composition and physical properties of the resulting fractions. Increases in distillation temperature from 125 to 250 degrees C increased distillate yield from 0.3 to 42.7% (wt/wt). The distillate was enriched in short- and medium-chain fatty acids and low molecular weight acylglycerols, while the retentate was enriched in long-chain saturated and unsaturated fatty acids as well as high molecular weight acylglyerols. As distillation temperature increased, dropping points of the distillate increased. Relative to native milk fat, the solid fat content (SFC) vs. temperature melting profile of the distillate was depressed and that of the retentate was augmented, which correlated with the saturated long-chain fatty acid content in the fractions. Retentate crystallization parameters obtained by fitting the Avrami model to SFC-time data, did not change as a function of distillation temperature, but varied as a function of the degree of undercooling. Changes in microstructure observed by polarized light microscopy also appeared to be solely a function of the degree of undercooling, with no observable differences between retentates obtained at the different distillation temperatures. In addition, no changes in the retentate's free energy of nucleation (deltaGc) as a function of distillation temperature were found. The compressive storage modulus of the crystallized retentate increased as a function of increasing distillation temperature.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».