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Enregistrement W2371597216

Effects of Freeze-drying and Spray-drying on the Physicochemical Properties and Ultrastructure of Whole-egg Powder

2015· article· en· W2371597216 sur OpenAlexaff
Shen Qin

Notice bibliographique

RevueXiandai shipin keji · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMicroencapsulation and Drying Processes
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpray dryingFreeze-dryingWater contentSolubilityParticle sizeWater activityMaterials scienceMicrostructureParticle (ecology)ChemistryFood scienceChemical engineeringChromatographyComposite materialOrganic chemistryBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the effects of two drying methods, spray-drying and freeze-drying, on the physicochemical properties and functional properties of whole-egg powder were compared. Moisture content, water activity, solubility, particle size distribution, foaming properties, and emulsifying properties of the whole-egg powder were investigated. The microscopic structures of the whole-egg powders dried by the two methods were also compared. The results showed no significant difference in the moisture content and water activity of whole-egg powders prepared by the two drying methods(p 0.05), and the solubility of freeze-dried and spray-dried whole-egg powders were 93.32% and 87.88%, respectively. The maximum emulsifying activity and foaming power of the freeze-dried whole-egg powder were 0.338 and 62.6%, respectively, and those of the spray-dried whole-egg powder were 0.248 and 53.4%, respectively. The data indicated that the functional properties of freeze-dried whole-egg powder were better than those of spray-dried whole-egg powder. In addition, there were significant differences found in particle size distribution and microstructure between the whole-egg powders prepared by the two drying methods.

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)0,001
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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