MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2515605835 · doi:10.4236/aces.2016.64033

Relationship between Oil Uptake and Moisture Loss during Deep Fat Frying of Deboned Chicken Breast Meat

2016· article· en· W2515605835 sur OpenAlexafffund
Lamin S. Kassama, Michael Ngadi

Notice bibliographique

RevueAdvances in Chemical Engineering and Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMoistureChicken breastPetroleum etherFood scienceChemistryExtraction (chemistry)SolventChromatographyBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationship between moisture loss and oil uptake at different combination of Frying Oil Temperatures (FOT) and time during deep-fat frying of chicken meat was investigated in this study. Chicken meat samples were diced and fried at different FOT (170°C, 180°C, and 190°C) in an industrial fryer for periods varying from 5 to 900 s. Fat analysis was accomplished in a soxhlet extraction apparatus with petroleum ether solvent. Prior to fat analysis samples were freeze dried and the moisture analysis was based on the standard AOAC standard method. The results show that a cook value of 415 s was found to give the most ideal sensory characteristics. The relationship between moisture loss and oil uptake during the initial phase of frying (°C and 190°C, respectively, and the rate (1.35 g/s) at FOT 170°C was significantly (P < 0.05) lower.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,671
Score d'incertitude au seuil0,152

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in Chemical Engineering and ScienceMême sujetMeat and Animal Product QualityTravaux en français237 207