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Enregistrement W3163029755 · doi:10.3390/inventions6020031

Microorganisms, the Ultimate Tool for Clean Label Foods?

2021· article· en· W3163029755 sur OpenAlexfundno aff
Giorgia Perpetuini, Pumnat Chuenchomrat, Valentin Pereyron, Maxime Haure, Da Lorn, Le-Ha Quan, Phú-Hà Hồ, Tien‐Thanh Nguyen, Thi-Yen Do, Quyet‐Tien Phi, Thi Nguyen, Hélène Licandro, Rosanna Tofalo, Warissara Kasikonsunthonchai, Saowalak Adunphatcharaphon, Awanwee Petchkongkaew, Yves Waché

Notice bibliographique

RevueInventions · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesThammasat UniversityQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésMicroorganismBiotechnologyBeneficial organismFood scienceProbioticBiochemical engineeringBusinessBiologyEngineeringBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clean label is an important trend in the food industry. It aims at washing foods of chemicals perceived as unhealthy by consumers. Microorganisms are present in many foods (usually fermented), they exhibit a diversity of metabolism and some can bring probiotic properties. They are usually well considered by consumers and, with progresses in the knowledge of their physiology and behavior, they can become very precise tools to produce or degrade specific compounds. They are thus an interesting means to obtain clean label foods. In this review, we propose to discuss some current research to use microorganisms to produce clean label foods with examples improving sensorial, textural, health and nutritional properties.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,213 · 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'admission1
Résumé présentoui

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