OPTIMIZATION OF STRAWBERRY DRYING PROCESS UNDER DIFFERENT PRETREATMENTS AND GEOMETRIES AT LOW TEMPERATURES
Notice bibliographique
Résumé
The drying kinetics of strawberry were investigated and optimized. They affected by the strawberry geometries and the drying temperature in addition to the pretreatments including the thermal treatments and osmotic dehydration. Three geometries (whole, halve and quarter), two thermal pretreatments (hot water and microwave), osmotic dehydration (sucrose + calcium chloride and glucose + calcium chloride) and three temperatures (40, 50 and 60°C) were evaluated. The initial moisture content of the fresh strawberry samples was varied between 93.4 and 77 % (w.b). The results indicated that thehalf that treated by sucrose, Whole that treated by sucrose and hot water (80 °C) for 10 sec and half that treated by glucose, microwave (1100 W) for 10 sec at 40ºC. Also, half that treated by glucose, whole that treated by sucrose and hot water (80 °C) for 10 sec and whole that treated by sucrose, microwave (1100 W) for 10 sec at 50ºC. The optimum conditions at the highest temperature 60 ºC were half that treated by sucrose, whole that treated by sucrose and hot water (80 °C) for 10 sec and whole that treated by sucrose, microwave (1100 W) for 10 sec.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».