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Enregistrement W3118287922 · doi:10.1108/bfj-08-2020-0741

Challenges and potential solutions to utilization of carrot rejects and waste in food processing

2021· article· en· W3118287922 sur OpenAlexaffabout
Gagan Jyot Kaur, Valérie Orsat, Ashutosh Singh

Notice bibliographique

RevueBritish Food Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Pest Control Strategies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Shelf lifeEnvironmental scienceFood processingAgricultural scienceToxicologyMathematicsFood scienceMedicineBiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Of the global carrot production, 20–30% is outgraded as carrot rejects and waste (CRW) at the primary processing level, which is partially used toward animal feed and the remaining ends in the landfills. This study was undertaken to identify the hurdles and seek potential solutions for using CRW in food processing. Design/methodology/approach CRW were procured from the processing unit in Ontario, Canada, as (1) outgraded carrots (OGCs) and (2) processed discards (PDs). The physical parameters of CRW, imperfections responsible for their separation from the graded carrots and shelf-life studies were recorded. Findings A significant difference with p ≤ 0.05 was recorded for both the physical parameters and the nature of imperfections in CRW. Discolored carrots (42.37 ± 3.59%) and the presence of vertical splits (52.71 ± 3.18%) were among the top defects in the OGCs. In contrast, the presence of broken tips (54.83 ± 2.52%) and vertical splits (40.56 ± 2.65%) were among the primary cause for the generation of PDs. In total, five percent of CRW were initially infected, which later increased to 30% during the seven days storage period. Research limitations/implications The limitation of the study was that only two varieties of carrots were considered and these were procured from one processor (the authors’ industry partner) at different time intervals of the year. Microbiological analysis could not be completed and reported due to prevailing coronavirus disease 2019 (COVID-19) situation but is included for future studies. Practical implications Development of specialized post-harvest packaging and handling protocols and separation of infected fragments are essential before suggesting the use of CRW in food processing. Originality/value Numerous studies report on the post-harvest management and processing of graded carrots, but limited to no studies are published on the usage of CRW in food processing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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