MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3027860605 · doi:10.3989/gya.0106191

A proposal standard methodology for the characterization of edible oil organogelation with waxes

2020· article· en· W3027860605 sur OpenAlexaff
Diego Canizares, Paul Angers, Cristina Ratti

Notice bibliographique

RevueGrasas y Aceites · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Chemistry and Fat Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaxLimitingStructuringCharacterization (materials science)StandardizationFood scienceEdible oilChemistryBiochemical engineeringBiotechnologyOrganic chemistryComputer scienceMaterials scienceBiologyNanotechnologyBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Saturated and trans fatty acids play a significant role in the plastic properties of food. However, health recommendations suggest limiting their intake. One approach which got the attention of researchers was to decrease the amount of saturated and trans fatty acids in food by the structuring of edible oils through the crystallization of waxes. The underlying mechanisms that lead to organogelation and the properties that characterize well-structured edible oil have been slow to fully understand due in part to a lack of standardiza­tion in their analysis which often makes the comparison between research results from different laboratories difficult. The aim of this work was to review previously reported methods for the characterization of organo­gelation using vegetable and animal waxes, and to propose a minimal standardization for an organogelation analysis.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGrasas y AceitesMême sujetFood Chemistry and Fat AnalysisTravaux en français237 207