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Enregistrement W2322337252 · doi:10.1515/1556-3758.1284

Production of Iron Premix for the Fortification of Table Salt

2012· article· en· W2322337252 sur OpenAlexaff
Toks Oshinowo, Levente L. Diósady, Rizwan Yusufali, Annie S. Wesley

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Food Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensNutrition InternationalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryFerrousIodineNuclear chemistrySalt (chemistry)SodiumChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The feasibility of using fluidized bed technology for the production of an iron premix of ferrous fumarate encapsulated with soy stearine for iron fortification of table salt has been successfully demonstrated. Ferrous fumarate was selected as source of iron, in preference to ferrous sulphate heptahydrate, ferric sodium EDTA and reduced elemental iron, for its bioavailability, bland taste, stability and high iron content. Potassium iodate was used as iodine source. Fluid-bed processors of 7, 200 and 500 kg capacity were used to granulate ferrous fumarate with a solution containing, hydroxypropylmethylcellulose, sodium hexametaphosphate and titanium dioxide for binding, stabilization and colour masking, respectively. Encapsulation of granulated ferrous fumarate was achieved by top-spraying hot soy stearine containing more titanium dioxide at 98ºC on the fluidized bed. The premix contained 46.4 wt. % of ferrous fumarate. Double Fortified Salt (DFS), made by dry blending 1 part of iron premix and 150 parts of already iodized salt, contained 1000 ppm of iron and 50 ppm of iodine. Less than 10% of the iron in the premix, with a bulk density of 0.78 g/cc, dissolved in HCl at pH of 4.0 indicating good coating integrity. Particle size distribution of iron premix was consistently centred on 300 µm with more than 90% of the particles in the size range of 150 to 710 µm, similar to that of free flowing refined salt.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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