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Enregistrement W2782679806 · doi:10.1111/1541-4337.12331

Fresh‐Cut Onion: A Review on Processing, Health Benefits, and Shelf‐Life

2018· review· en· W2782679806 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueComprehensive Reviews in Food Science and Food Safety · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGarlic and Onion Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShelf lifeHealth benefitsBusinessIngredientFood scienceOdorConsumer demandFood processingProduct (mathematics)BiotechnologyBiologyMedicineEconomicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ready-to-eat produce market has grown rapidly because of the health benefits and convenience associated with these products. Onion is widely used as an ingredient in an extensive range of recipes from breakfast to dinner and in nearly every ethnic cuisine. However, cutting/chopping of onion is a nuisance to many consumers due to the lachrymatory properties of the volatiles generated that bring tears to eyes and leave a distinct odor on hands. As a result, there is now an increasing demand for fresh-cut, value-added, and ready-to-eat onion in households, as well as large-scale uses in retail, food service, and various food industries, mainly due to the end-use convenience. Despite these benefits, fresh-cut onion products present considerable challenges due to tissue damage, resulting in chemical and physiological reactions that limit product shelf-life. Intensive discoloration, microbial growth, softening, and off-odor are the typical deteriorations that need to be controlled through the application of suitable preservation methods. This article reviews the literature related to the fresh-cut onion, focusing on its constituents, nutritional and health benefits, production methods, quality changes throughout storage, and technologies available to increase product shelf-life.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,174 · 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