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Enregistrement W2909450835 · doi:10.1111/1541-4337.12409

Microwave Processing: Current Background and Effects on the Physicochemical and Microbiological Aspects of Dairy Products

2019· article· en· W2909450835 sur OpenAlexaff
Carolina P.C. Martins, Rodrigo N. Cavalcanti, S. M. Couto, Jeremias Moraes, Erick A. Esmerino, Márcia Cristina Silva, Renata S.L. Raices, Jorge Andrey Wilhelms Gut, Hosahalli S. Ramaswamy, Carmen C. Tadini, Adriano G. Cruz

Notice bibliographique

RevueComprehensive Reviews in Food Science and Food Safety · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésOverheating (electricity)Food spoilageFood scienceShelf lifePasteurizationEnvironmental scienceMicrowave heatingDairy industryFood productsConsumer demandProcess engineeringPulp and paper industryBiochemical engineeringMicrowaveChemistryBiologyComputer scienceEngineeringBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overheating is still a major problem in the use of conventional heating for milk and various dairy products, because it leads to the lowering of quality and sensory and nutritional values. Microwave (MW) heating has been credited with providing superior-quality dairy-based products with extended shelf-life, representing a good alternative to conventional heat treatment. The main drawback of MW heating refers to nonuniform temperature distribution, resulting in hot and cold spots mainly in solid and semisolid products; however, MW heating has been shown to be suitable for liquid foods, especially in a continuous fluid system. This review aims to describe the main factors and parameters necessary for the application of MW heating technology for dairy processing, considering the theoretical fundamentals and its effects on quality and safety aspects of milk and dairy products. MW heating has demonstrated great ability for the destruction of pathogenic/spoilage microorganisms and their spores, and also inactivation of enzymes, thereby preserving fresh characteristics of dairy products.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0020,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations96
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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