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Enregistrement W2894735858 · doi:10.1111/jfpp.13744

Mangosteen processing: A review

2018· review· en· W2894735858 sur OpenAlexaff
Choothaweep Palakawong, Pascal Delaquis

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Processing and Preservation · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNatural Compound Pharmacology Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGarcinia mangostanaWineIngredientFood scienceAscorbic acidFood processingFood productsChemistryTraditional medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fruit of the mangosteen tree (Garcinia mangostana L.) has gained increasing acceptance as a distinctively flavored commodity that is also a rich source of nutrients and health-promoting phytochemicals, including prenylated and oxygeneated xanthones, flavonoids, flavanols, tannins, anthocyanins, ascorbic acid, carotenoids, and other bioactive compounds. The short shelf-life of fresh mangosteen fruit hinders distribution from producing regions in tropical or sub-tropical zones to distant markets. Consequently, several processing techniques are applied in the manufacture of food products that exploit the unique gustatory and nutritional properties of mangosteen. The present review summarizes the chemical properties of mangosteen and processing technologies applied in the manufacture of minimally processed (fresh- cut), frozen, canned, juiced, fermented (wine), dried, and miscellaneous other food products derived from this unique tropical fruit. Practical applications The review summarizes current processing technologies applied in the manufacture of food products from mangosteen fruit, including minimally processed (fresh-cut), frozen, canned, juiced, fermented (wine), dried, and miscellaneous other food products. It is intended to provide a single source of information to guide research and development of food products formulated with mangosteen as a primary ingredient.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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