A review of research on plant‐based meat alternatives: Driving forces, history, manufacturing, and consumer attitudes
Notice bibliographique
Résumé
The topic of plant-based meat alternatives (PBMAs) has been discussed for several decades, but it has only recently become one of the hottest topics in the food and research communities. With the purpose of investigating the current situation of scientific research on PBMA and determining future research opportunities, the driving forces for PBMA development, a brief history of its progression, key technologies required for production, and the resulting consumer attitudes are summarized. Environmental, human health, and animal welfare concerns are the main factors that have driven the development of PBMA. Although its history can trace back to ancient Asian civilizations, the first generation of PBMA originated in 1960s and a new generation of PBMA designed for carnivore was developed in recently years. Structuring methods such as extrusion and shear cell techniques have been widely studied, but improvements toward the overall appearance and flavor, biological and chemical safety control, as well as the selection of protein sources are also very important for PBMA production. The consumer acceptance of PBMA remains unsatisfactory but is continually improving. Based on those knowledge, future research opportunities include developing more effective strategies for consumer education, providing more scientific evidence for the health properties of PBMA, finding more suitable protein sources to improve the quality of the final products, improving the appearance and flavor, further examining and securing the chemical safety, exploring the structure formation mechanism during the extraction or shearing processes, and developing methods and standards for a quality evaluation of PBMA.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».