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Enregistrement W3114487069 · doi:10.5937/poljteh2004071e

Effect of moisture content on the thermal properties of Horse-Eye Bean seeds relevant to its processing

2020· article· en· W3114487069 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

RevuePoljoprivredna tehnika · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMagnetic and Electromagnetic Effects
Établissements canadiensNutrasource
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal diffusivityThermal conductivityWater contentMoistureSpecific heatMaterials scienceComposite materialThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The specific heat, thermal conductivity and thermal diffusivity of the Horse-Eye bean (Mucuna sloanei) were determined as a function of moisture content using the method reported by A.O.A.C (2000). The sample varieties used were the Big Sized and the Small Sized Horse-Eye bean. The specific heat and the thermal conductivity were measured using a Bomb Calorimeter. The thermal diffusivity was calculated from the measured specific heat, thermal conductivity and bulk density of the samples. Within the moisture range of 10.5% to 16.87% (b.b), the specific heat, thermal conductivity and thermal diffusivity varied with the moisture content. Results showed that the specific heat, thermal conductivity and thermal diffusivity of the Horse-Eye bean seeds ranged from 116.76 to 203.29 kJ/kgK; 21.07 to 32.23 W/moC; and 3.12 x 10-7 to 9.19 x 10-7 m 2 /s, for the Big Sized varieties, and 112.06 to 194.61 kJ/kgK; 19.85 to 24.08 W/moC; and 3.05 x 10-7 to 6.71 x 10-7 m 2 /s, for the Small Sized varieties as the moisture content increases from 10.5% to 16.87%. Regression analysis were also carried out on the thermal properties of the Horse-Eye bean varieties and moisture content, and there was positive relationship between the parameters. There were significant effects of moisture content (p < 0.05) on all the parameters conducted. The findings and the data generated will create an impact in the food processing industries for Horse-Eye bean.

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)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,568

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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