MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3092177416 · doi:10.4025/actascitechnol.v43i1.50067

Emulsifying properties of quail egg white proteins in different vegetable oil emulsions

2020· article· en· W3092177416 sur OpenAlexaff
José Antônio de Queiroz Lafetá, Magno José de Oliveira, Davi Rocha Bernardes de Oliveira, Igor José Boggione Santos, Marleny D.A. Saldaña, Jane Sélia dos Reis Coimbra

Notice bibliographique

RevueActa Scientiarum. Technology/Acta scientiarum. Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésQuailEmulsionEgg whiteChemistryCoturnix coturnixSoybean oilCorn oilHomogenization (climate)Salt (chemistry)Food scienceConductivityChromatographyBiologyBiochemistryOrganic chemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emulsifying properties of oil in water emulsions using quail egg white protein (Coturnix coturnix japonica) as an emulsifying agent were investigated using the conductivity technique. Changes in emulsion conductivity were recorded during and after homogenization. The results were interpreted in terms of properties related to the emulsifying activity and emulsion stability. The effect of salt concentrations (NaCl) of 0.0, 0.29, 0.59, 1.17, 1.76, and 2.34% (w v-1) when mixed with egg white concentrations of 0.50, 1.00 and 1.50% (w v-1) were studied using corn and soybean vegetable oils. Globally, one observed that emulsifying activity and emulsion stability increase with the enhancement of salt concentration. However, the increase of the egg white concentration did not present a significant influence on emulsifying activity, causing an increment only in emulsion stability.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,012
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,188 · 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.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueActa Scientiarum. Technology/Acta scientiarum. TechnologyMême sujetProteins in Food SystemsTravaux en français237 207