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Enregistrement W2789439055 · doi:10.1111/1750-3841.14073

Microbial Quality and Shelf Life of Blueberry Purée Developed Using Cavitation Technology

2018· article· en· W2789439055 sur OpenAlexafffund
Lihua Fan, Alex Martynenko, Craig Doucette, Timothy R. Hughes, Sherry Fillmore

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensDalhousie UniversityNova Scotia Department of AgricultureAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésPasteurizationShelf lifeFood scienceFood spoilageTitratable acidCitric acidFood industryChemistryRaw materialPulp and paper industryBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blueberry purée was developed using hydrodynamic cavitation technology. The product was made from entire blueberries without adding any food additives. In this study, microbial reduction following each processing stage (at the industry setting) and after product pasteurization at 86, 88, 90, 92, 94, and 96 °C was investigated. Microbial quality including total plate counts, yeast and molds, and heat-resistant molds counts was determined. Shelf life of pasteurized products stored for up to 24 weeks at room temperature were assessed for microbial quality, soluble solids (°Brix), titratable acidity (citric acid %), pH, viscosity (cP) and flow rate (cm/30 s). Our results indicated that heat-resistant molds, initially present in frozen blueberries with counts at 2.03 log CFU/200g, were totally inactivated at 94 to 96 °C with 1 to 2 min holding time. Shelf life study showed that no product spoilage was caused by bacteria, yeasts and heat-resistant molds along with non-significant changes of textural characteristics. This study provided useful information for the food industry to develop variety of fruit purée products with no wastes of fruit materials. PRACTICAL APPLICATION: This study provides useful information for the food industry to develop safe liquid food products using cavitation technology without wasting any raw materials.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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