MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3160637408 · doi:10.1080/07373937.2021.1915796

Drying technologies for edible insects and their derived ingredients

2021· article· en· W3160637408 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

RevueDrying Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect Utilization and Effects
Établissements canadiensUniversité LavalAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlanchingIngredientShelf lifeRoastingRaw materialFood scienceDehydrationPulp and paper industryEnvironmental scienceExtraction (chemistry)Food qualityMoistureChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Edible insects and their ingredients are considered as a novel, sustainable and high-quality nutritional source for their potential use as food and feed. However, they are highly oxidizable and potentially unsafe. Dehydration of insects removes moisture and extends their shelf life. Moreover, it is considered as a prerequisite and/or pretreatment for some extraction technologies for ingredient production. Drying technologies (sun drying, smoke drying, roasting, freeze drying and oven drying) have been used to dry insects, both at a laboratory and industrial level. Different drying pretreatments (thermal blanching, microwave-assisted drying and pulsed electric field) have been explored to improve the final quality of the insect products, extending their shelf life and reducing total energy consumption. Therefore, this article aimed to review the current research available in edible insect drying processing technologies, addressing their effectiveness and their influence over different quality parameters such as protein/lipid extraction efficiency, sensory characteristics of the final products, microbiological safety, shelf life and their impact on bioactive compounds.

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)0,001
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 enseignants0,192
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 GPT0,217
Écart entre enseignants0,199 · 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