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Enregistrement W3023371675 · doi:10.3390/su12093660

Novel Drying Methods for Sustainable Upcycling of Brewers’ Spent Grains as a Plant Protein Source

2020· article· en· W3023371675 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Drying and Modeling
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrewingFood sciencePulp and paper industryVacuum dryingEnvironmental scienceWaste managementFreeze-dryingMaterials scienceProcess engineeringFermentationChemistryEngineeringChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brewers’ spent grains (BSGs) are the most important by-product of the brewing industry and are rich in protein and fiber. However, abundant amounts of BSGs are discarded annually worldwide. This project aimed to employ and compare innovative drying techniques to introduce snacks with protein sources derived from leftover BSGs. This study explored the dehydration kinetics of BSGs and the effect of three different drying methods—oven drying (OD), freeze drying (FD), and vacuum microwave drying (VMD)—on their protein content and functionality. Then, an energy and exergy analysis for the drying methods was given. Accordingly, a snack product (baked chips) using the dehydrated BSGs was developed by a sensory panel study to assess consumer acceptability of the final products. It was found that the VMD process took less drying time (48 min) compared to OD (50 min), with higher effectiveness as a drying process. VMD-treated BSG also showed moderate protein functionality and the highest overall acceptability when used in baked chips. Thus, VMD might be used as a sustainable drying technology for thermal treatment and valorization of BSG. In addition to having implications for dietary health, findings can help improve the economy of the breweries and other industries that deal with the processing of grains by valorizing their process waste and contributing to sustainability.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,540

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,269 · 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