Shelf-life Prediction Modeling and Physicochemical Changes of Canned African Giant Snail (Achachatina achatina) Based Products during Storage Using Sensory and Kinetic Data
Notice bibliographique
Résumé
Canned African giant snails (brine, egusi and sauce) of low acidity (pH 4.5) were produced using Thermal Death Time (TDT) techniques. Sixty cans of each product were stored for 6 months at normal temperature (30oC). The physicochemical and sensory properties of these products were evaluated monthly. And also, 28 cans of each product were equally evaluated at accelerated storage temperatures stress (50, 60, 70 & 80oC) for 6 weeks. Changes in pH and overall acceptability were described by first and second order kinetics respectively. The extent of proteolysis, peroxidase activities, and extent of fat hydrolysis i.e peroxide and thiobabituric acid values did not change significantly (P > 0.05) during storage. Regression analysis was used to fit models for Gibbs free energy of activation for physicochemical changes as a function of temperature and to predict models for overall acceptability as a function of pH. Shelf-life prediction models were fitted based on sensory and pH kinetic data. Shelf-lives of 27.6 months, 27-25 months and 18-16.8 months were estimated for snail in brine (SIB) snail in egusi (SES) and snail in sauce (SIS) respectively during storage at 30OC.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».