Effects of Ultraviolet Light and High‐Pressure Processing on Quality and Health‐Related Constituents of Fresh Juice Products
Notice bibliographique
Résumé
Fresh juices are highly popular beverages in the global food market. They are perceived as wholesome, nutritious, all-day beverages. For a fast growing category of premium juice products such as cold-pressed juices, minimal-processing nonthermal techniques such as ultraviolet (UV) light and high-pressure processing (HPP) are expected to be used to extend shelf-life while retaining physicochemical, nutritional, and sensory characteristics with reduced microbial loads. Also, UV light and HPP are approved by regulatory agencies and recognized as one of the simplest and very environmentally friendly ways to destroy pathogenic organisms. One of the limitations to their more extensive commercial application lies in the lack of comparative effects on nutritional and quality-related compounds in juice products. This review provides a comparative analysis using 92 studies (UV light: 42, HPP: 50) mostly published between 2004 and 2015 to evaluate the effects of reported UV light and HPP processing conditions on the residual content or activity of bioactive compounds such as vitamins, polyphenols, antioxidants, and oxidative enzymes in 45 different fresh fruit and vegetable juices (low-acid, acid, and high-acid categories). Also, the effects of UV light and HPP on color and sensory characteristics of juices are summarized and discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».