MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2292763793 · doi:10.1080/19476337.2015.1114527

Influence of processing parameters on permeate flow and retention of aroma and phenolic compounds in chokeberry juice concentrated by reverse osmosis

2015· article· en· W2292763793 sur OpenAlexaboutno aff
Andrija Pozderović, Kristina Popović, Anita Pichler, Lidija Jakobek

Notice bibliographique

RevueCyTA - Journal of Food · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrochemical sensors and biosensors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryAromaChromatographyFlavonolsReverse osmosisPermeationPolyphenolMembraneFood scienceAntioxidantOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reverse osmosis (RO) concentration of chokeberry juice, a rich source of polyphenols, at three different pressures (45, 50 and 55 bar) and two temperature regimes (with cooling and without cooling of the retentate) was studied. Concentration was carried out on a laboratory membrane unit with plates and frames on composite Alfa Laval membranes RO98pHt. Juice was concentrated till 24.9% of total soluble solids content (TSSC) . The permeate flow highly depended on processing parameters and varied from 15.19 ± 3.22 L/m2h at the beginning to 8.00 ± 2.21 L/m2h at the end of processes. Total phenolic compounds (4 anthocyanins, 2 flavonols and 2 phenolic acids) were determined by high performance liquid chromatography (HPLC). Twenty four volatile compounds were identified by gas chromatography with mass spectrometry (GC-MS) in chokeberry juice and concentrates. Processes at 50 and 55 bar with cooling proved to be the best in terms of chokeberry aroma, antioxidant activity and total phenolic compounds retention.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,330

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCyTA - Journal of FoodMême sujetElectrochemical sensors and biosensorsTravaux en français237 207