Properties of Extrusion Processed Corn and Corn Coproducts
Notice bibliographique
Résumé
As the world population continues to grow, the demand for human food and animal feed grows exponentially. Aquaculture is the food sector which has been growing at the greatest rate for several years. Because of the expense of fishmeal in aquaculture fees, an inexpensive protein source could be corn-based proteins. Although many studies have focused on the effects of extruding corn-based blends along with other supplement ingredients, few studies have focused on the extrusion of individual corn-based ingredients. This study examined physical effects of extrusion on distillers dried grains with soluble (DDGS) and corn. Specific objectives included determining moisture content, water activity, color, unit density, durability, water stability, floatability, and bulk density for each corn-based extrudate. Blends were prepared with three levels of moisture (15, 25, and 35% db), and extrusion conditions included three screw speeds (50, 75, and 100 rpm) and three barrel temperatures (100, 125, and 150°C). Results showed that as the moisture content increased, the water activity increased in the raw ingredients, and the moisture content of the extrudates increased. As the screw speed increased, the bulk density decreased in the extrudates, and the mass flow rate increased. As the temperature increased, the floatability of the extrudates increased, while the bulk density decreased. The amount of protein and starch content in the corn products affected the physical quality of the pellets, which is important in aquaculture feed development.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».