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Enregistrement W3000734367 · doi:10.3390/foods9010087

Freeze-Drying of Plant-Based Foods

2020· review· en· W3000734367 sur OpenAlexafffund
Sagar Bhatta, Tatjana Stevanović Janežić, Cristina Ratti

Notice bibliographique

RevueFoods · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFreezing and Crystallization Processes
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFreeze-dryingFood scienceChemistryBiologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vacuum freeze-drying of biological materials is one of the best methods of water removal, with final products of highest quality. The solid state of water during freeze-drying protects the primary structure and the shape of the products with minimal volume reduction. In addition, the lower temperatures in the process allow maximal nutrient and bioactive compound retention. This technique has been successfully applied to diverse biological materials, such as meats, coffee, juices, dairy products, cells, and bacteria, and is standard practice for penicillin, hormones, blood plasma, vitamin preparations, etc. Despite its many advantages, having four to ten times more energy requirements than regular hot air drying, freeze-drying has always been recognized as the most expensive process for manufacturing a dehydrated product. The application of the freeze-drying process to plant-based foods has been traditionally dedicated to the production of space shuttle goods, military or extreme-sport foodstuffs, and specialty foods such as coffee or spices. Recently, the market for 'natural' and 'organic' products is, however, strongly growing as well as the consumer's demand for foods with minimal processing and high quality. From this perspective, the market for freeze-dried plant-based foods is not only increasing but also diversifying. Freeze-dried fruits and vegetables chunks, pieces, or slices are nowadays majorly used in a wide range of food products such as confectionaries, morning cereals, soups, bakeries, meal boxes, etc. Instant drinks are prepared out of freeze-dried tea, coffee, or even from maple syrup enriched with polyphenol concentrated extracts from trees. The possibilities are endless. In this review, the application of freeze-drying to transform plant-based foods was analyzed, based on the recent research publications on the subject and personal unpublished data. The review is structured around the following related topics: latest applications of freeze-drying to plant-based foods, specific technological problems that could be found when freeze-drying such products (i.e., presence of cuticle; high sugar or lipid concentration), pretreatments and intensification technologies employed in freeze-drying of plant-based foods, and quality issues of these freeze-dried 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations399
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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