Grape Drying: Current Status and Future Trends
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Notice bibliographique
Résumé
With high moisture and sugar content, fresh grapes respire and transpire actively after harvest, which contribute to quality loss. Drying can process grapes into raisins for longer shelf-life as well as dehydrated grapes, which can be used for wines or juice production. The pre-treatments, drying method and drying conditions, can significantly influence the quality of final products. In this chapter, firstly, different pre-treatments as a necessary operation previous to the drying of grapes into raisins is introduced. These pre-treatments include chemical pre-treatment, physical pre-treatment, and blanching. In addition, the quality and drying characteristics of different pre-treatments is summarized too. Secondly, the current status of different technologies for grape drying and their effects on drying kinetics and quality attributes of seedless grapes are described to highlight the advantages and disadvantages of each drying method. These drying methods include the traditional open sun drying, shade drying, hot-air drying, freezing drying, microwave drying, as well as the vacuum impulsed drying. Thirdly, influences of drying on bioactive substances (flavonoids, phenolics, anthocyanin, and resveratrol) and antioxidant capacity of grape by-products including seed, skin, stem, and stalk are also examined. Finally, the future research trends of grape and its by-product drying are indentified and discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle