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Enregistrement W2178388699 · doi:10.1002/jsfa.7536

Recycling of osmotic solutions in microwave–osmotic dehydration: product quality and potential for creation of a novel product

2015· article· en· W2178388699 sur OpenAlexafffund
Derek Wray, Hosahalli S. Ramaswamy

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Drying and Modeling
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOsmotic dehydrationChemistryDehydrationLeaching (pedology)Pulp and paper industryProcess engineeringMicrowaveBy-productFood scienceEnvironmental scienceComputer scienceBiochemistryEngineeringSoil waterSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite osmotic dehydration being a cost effective process for moisture removal, the cost implications of making, regenerating, and properly disposing of the spent osmotic solutions contributes greatly to the economic feasibility of the drying operation. The potential for recycling of osmotic solutions and their use for creation of a novel product was explored using microwave-osmotic dehydration under continuous flow spray (MWODS) conditions. RESULTS: Identical runs were repeated 10 times to determine the progressive physical and compositional effects of the thermal treatment and leaching from the cranberry samples. The microbiological stability and constant drying performance indicated that MWODS would be well suited for employing recycled solutions. While the anthocyanin content of the solution never approached that of cranberry juice concentrate, it is demonstrated that the spent syrup can infuse these health positive components into another product (apple). CONCLUSION: This study found that re-using osmotic solutions is a viable option to reduce cost in future MWODS applications, with no detriment to product quality and potential to use the spent solution for novel products. © 2015 Society of Chemical Industry.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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