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Enregistrement W3082123517 · doi:10.1111/1541-4337.12614

Wax‐based delivery systems: Preparation, characterization, and food applications

2020· review· en· W3082123517 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

RevueComprehensive Reviews in Food Science and Food Safety · 2020
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Chemistry and Fat Analysis
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWaxCharacterization (materials science)Solid lipid nanoparticleNanotechnologyDelivery systemChemistryFood productsDrug deliveryBiochemical engineeringMaterials scienceOrganic chemistryFood scienceEngineeringBiomedical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of lipid-based delivery systems has attracted much attention over the last years and a wide variety of strategies and formulations are currently available to encapsulate, protect, and target delivery of bioactive and functional lipophilic constituents within the food and pharmaceutical industries. Waxes are crystalline lipid material, consisting of a complex mixture of long-chain fatty acids and fatty alcohols, hydrocarbons, aldehydes, and ketones and show great promises as constituents of carrier systems. Most of waxes are classified under food-grade category and show high availability at a low cost. This review article has provided a comprehensive summary of research on major carriers containing wax as one of the main constituents, including solid lipid nanoparticles, nanostructured lipid carriers, oleogels, and Pickering emulsions, with a focus on their food applications. The physical and chemical nature of natural waxes are described in the first while the second part deals with the structure, formulation, main methods of preparation, characterization, and finally utilization of each type of wax-based delivery system for specific food applications.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,222 · 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