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Enregistrement W2518955884 · doi:10.1515/ijfe-2016-0144

A Novel Color Parametric Technique for Kinetic Evaluation of Thermal Degradation and Stability of Fresh-Cut Yacon Slices

2016· article· en· W2518955884 sur OpenAlexaff
Songming Zhu, Feifei Hu, Qiuting Zhang, Yong Yu, Hosahalli S. Ramaswamy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Food Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueMicrobial Metabolites in Food Biotechnology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYacónDegradation (telecommunications)ChemistryLightnessArrhenius equationKinetic energyThermal stabilityActivation energyKineticsColor differenceThermalAnalytical Chemistry (journal)Materials scienceChromatographyThermodynamicsOpticsFood sciencePhysical chemistryOrganic chemistryArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fresh-cut yacon slices were first heat treated (60–80 °C, 5–25 min) and then exposed to air at room temperature for up to 10 min. Color parameters of internal surface were measured and two kinetic models were evaluated: 1) Color degradation during thermal treatment, and 2) Color stability during subsequent air exposure. More severe treatments led to lower color quality but higher stability. The relative white index was the best color parameter and the color changes followed a zero-order kinetics. The temperature dependence of rate constants were evaluated using the Arrhenius model. The activation energy for color degradation was 14.7 kJ/mol, and for color stability it was 47.9 kJ/mol indicating color stability parameters to be more sensitive to temperatures than color degradation. The color parameter models developed were comparable to polyphenoloxidase inactivation model and provided a rapid physical method for evaluating color degradation and subsequent color stability of yacon slices.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,306

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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