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Enregistrement W2954354765 · doi:10.1080/10408398.2019.1632788

Review of recent applications and research progress in hybrid and combined microwave-assisted drying of food products: Quality properties

2019· review· en· W2954354765 sur OpenAlexaff
Magdalena Zielińska, Ewa Ropelewska, Hong‐Wei Xiao, Arun S. Mujumdar, Chung Lim Law

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Food Science and Nutrition · 2019
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Drying and Modeling
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
Mots-clésProcess engineeringFood productsBiochemical engineeringFood industryEnvironmental scienceMicrowave heatingMicrowaveQuality (philosophy)Consumer demandPulp and paper industryNanotechnologyComputer scienceMaterials scienceFood scienceEngineeringChemistryPhysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growing concerns over product quality have increased demand for high quality dried food products and encouraged researchers to explore and producers of such products to implement novel microwave (MW)-assisted drying methods. This paper presents a critical review of the key principles and drawbacks of MW-assisted drying as well as needs for future research. In this article, recent research into application of microwaves as an alternative heat source, applications and progress in hybrid MW-assisted drying that rely on various drying media and combined two or three stages of MW-assisted drying for the preservation of food products is reviewed critically. The effect of different MW-assisted drying methods, conditions and initial pretreatments on the thermophysical properties, color, nutritional value and rehydration potential of dried food products is discussed in detail along with the discussion on how the material properties evolve and change in structure, color, and composition during MW-assisted drying and recent attempts at mathematical modeling of these changes made for different fruits and vegetables. It should be noted that most of the published results were obtained in laboratory-scale dryers. Pilot-scale testing is needed to bridge the gap between laboratory research and industrial applications to fulfill the potential for novel hybrid and combined MW-assisted drying methods and to expand their role in food processing.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,419
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,033 · 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

Citations105
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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