Feasibility of a Novel Industrial-Scale Treatment of Green Cold-Pressed Juices by UV-C Light Exposure
Notice bibliographique
Résumé
A novel industrial-scale ultraviolet-C (UV-C) light processor from AseptoRay (MGT, Israel) was used to treat a raw cold-pressed green juice blend (GJB) consisting of kale, romaine, celery, apple, and lemon. The effect of UV-C light energies of 0.88 kJ L−1 and 2.93 kJ L−1 on microbial, enzymatic, nutritional, quality, and sensory parameters of the GJB was studied. Using 2.93 kJ L−1, 3.7 log reduction in aciduric bacteria and 3.9 logs in aerobic colony count were achieved, while lactic acid bacteria, coliforms, yeasts, and moulds were reduced by >3, >2, 2.1, and 2.1 logs, respectively. A minor increase in polyphenoloxidase (PPO) enzyme activity was seen with 0.88 kJ L−1 and a slight change in colour (not visually observed) was detected using 2.93 kJ L−1. No other significant change in nutritional and quality parameters or enzyme activities was detected. Further, the stability of the GJB was explored. Kale and romaine contributed the most significant source of spoilage enzyme activity, cloud loss, and browning in the GJB. These stability parameters were shown to be affected by pressing temperature and pH. The commercial UV-C treatment process explored in this study is a viable alternative to high pressure processing (HPP) for improved microbial safety of fresh green juice blends.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».