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Enregistrement W2774180599 · doi:10.1021/acs.cgd.7b01472

Effects of Shear and Cooling Rate on the Crystallization Behavior and Structure of Cocoa Butter: Shear Applied During the Early Stages of Nucleation

2017· article· en· W2774180599 sur OpenAlexafffund
P Ramel, Rodrigo Campos, Alejandro G. Marangoni

Notice bibliographique

RevueCrystal Growth & Design · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Chemistry and Fat Analysis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésNucleationCrystallizationShear (geology)MicrostructurePolymorphism (computer science)Isothermal processMaterials scienceChemical engineeringHomogeneousShear rateCrystallographyChemistryThermodynamicsComposite materialRheologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Here we investigated the effects of applied shear and temperature during the early stages of nucleation on the isothermal crystallization behavior and microstructure of cocoa butter (CB). Results showed that the composition of nucleating triacylglycerols (TAGs) as well as crystalline microstructure and polymorphism of CB were affected by mixing and temperature gradients while still in the molten state. The initial crystalline material isolated from CB after it had been subjected to shear had a similar TAG composition as native CB. However, in the absence of shear, high melting TAGs such as trisaturates (SSS) along with lower amounts of monounsaturated TAGs (SUS) were present, possibly due to fractionation. After subjecting CB to shear in its molten state, crystallization rates were faster due to the cocrystallization of different TAGs into a mixed crystal; however, the polymorphic transition into the more stable β-V form was found to be slower due to inherent complexity in TAG composition. Under static conditions, the presence of high amounts of homogeneous TAGs (SSS) was correlated to faster polymorphic transformations possibly due to a templating effect.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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