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Enregistrement W2895603177 · doi:10.3989/gya.0114181

Tendency of lipid radical formation and volatiles in lose or vacuum-packed Brazil nuts stored at room temperature or under refrigeration

2018· article· en· W2895603177 sur OpenAlexaff
Alan Giovanini de Oliveira Sartori, Geni Rodrigues Sampaio, Deborah Helena Markowicz Bastos, Marta Helena Fillet Spoto, Leif H. Skibsted, Marisa Aparecida Bismara Regitano-D’Arce

Notice bibliographique

RevueGrasas y Aceites · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNuts composition and effects
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésChemistryHexanalVacuum packingBrazil nutRefrigerationChemical engineeringFood scienceThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Brazil nut is an important product from the Amazonian region and its productive chain is an income source for local communities. The effect of combinations of packaging atmospheres (loose or vacuum-packed) and storage temperatures (4±1 °C or 24±2 °C) on the tendency of lipid radical formation and on volatiles was investigated for the first time in shelled Brazil nut kernels. It was observed that refrigeration, whether combined with lose packing or vacuum packing, was effective to reduce the tendency for lipid radical formation, as detected by spin-trapping electron spin resonance (ESR) spectroscopy, as well as peroxides, conjugated dienes and 3-octen-2-one. However, the combination of refrigeration with vacuum packing, even using low-density polyethylene (LDPE) pouches with a high oxygen transmission rate (OTR), also reduced the formation of hexanal, which is a major off-flavor volatile, and thus should be recommended for the storage of Brazil nut kernels for the studied period.

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 seuil0,004

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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