Kinetics of Quality Attributes of Potato Particulates during Cooking Process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Kinetics of thermal texture softening, color change and loss of ascorbic acid in potato ( Solanum tuberosum ) were investigated at selected temperature range (70–100°C) and heating time range (0–50 min). Cut samples of potatoes were heated in a constant temperature water bath at various temperatures. Heat-treated samples were evaluated for texture, color and ascorbic acid by use of a texture-testing machine, a color meter and spectrophotometer, respectively. The biphasic first-order model, the fractional conversion model and the simple first-order model were used for fitting experimental data of time dependence kinetics, while the simple first-order model and Arrhenius model were used for temperature dependence kinetics. The results indicated that the biphasic first-order model can match well to the texture softening of potato samples, the fractional conversion model can well describe the kinetics of color, and the simple first-order model can be used for the kinetics of ascorbic acid. The kinetic parameters including decimal deduction time ( D ), reaction rate ( k ), temperature dependence ( z ) and activation energy ( E a ) were determined by the nonlinear regression method. The correlation matrix between quality attributes including texture properties, color and ascorbic acid loss was developed based on the kinetic models. The results obtained from this study were compared with those previously reported.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».