Nonthermal Plasma–Liquid Interactions in Food Processing: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Nonthermal processing methods are often preferred over conventional food processing methods to ensure nutritional quality. Nonthermal plasma (NTP) is a new field of nonthermal processing technology and seeing increased interest for application in food preservation. In food applications of NTP, liquid interactions are the most prevalent. The NTP reactivity and product storability are altered during this interaction. The water activated by NTP (plasma-activated water [PAW]) has gained considerable attention during recent years as a potential disinfectant in fruits and vegetable washing. However, detailed understanding of the interactions of NTP reactive species with food nutritional components in the presence of water and their stability in food is required to be explored to establish the potential of this emerging technology. Hence, the main objective of this review is to give a complete overview of existing NTP-liquid interactions. Further, their microbial inactivation mechanisms and the effects on food quality are discussed in detail. Most of the research findings have suggested the successful application of NTP and PAW for microbial inactivation and food preservation. Still, there are some research gaps identified and a complete analysis of the stability of plasma reactive species in food is still missing. By addressing these issues, along with the available research output in this field, it is possible that NTP can be successfully used as a food decontamination method in the near future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».