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Enregistrement W3000454043 · doi:10.1088/1755-1315/421/2/022015

Ionizing radiation treatment as an innovative process approach in food storage technology for modern agriculture

2020· article· en· W3000454043 sur OpenAlexaboutno aff
Roza Timakova, С.Л. Тихонов, Н. В. Тихонова

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRadiation Effects and Dosimetry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood irradiationIonizing radiationShelf lifeProcess (computing)Process engineeringComputer scienceEnvironmental scienceBusinessRisk analysis (engineering)Biochemical engineeringIrradiationFood scienceManufacturing engineeringEngineeringChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The article presents the results of the identification of chilled imported rainbow trout to establish the fact of irradiation in the study of bone tissue by electron paramagnetic resonance (EPR) on a modern domestic EPR X-band spectrometer of Labrador Expert brand. It was established that imported trout was previously treated with ionizing radiation, and information on the processing method in violation of regulatory requirements was not communicated to consumers. Implementation of an innovative process approach when choosing a technology for processing food products with ionizing radiation allows us to provide high organoleptic characteristics during storage for up to 15 days, maintaining freshness indicators (acid number, peroxide number) at the normal level and prolonging shelf life. Proven processing efficiencies to ensure microbiological safety. The results are of practical and methodological importance for the implementation of radiobiological control of previously irradiated food products and the justification of the possibility of using ionizing radiation in the technological process at the enterprises of the agro-industrial complex to extend shelf life based on an innovative process approach to the choice of storage technologies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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