Effect of Water Content and Pectin on the Viscoelastic Improvement of Water-in-Canola Oil Emulsions
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate gelation in glycerol monooleate (GMO)-stabilized water-in-canola oil (W/CO) emulsions by increasing water content (20–50 wt.%) and the addition of low methoxyl pectin (LMP) in the aqueous phase. A constant ratio of GMO to water was used to keep a similar droplet size in all emulsions. Hydrogenated soybean oil (7 wt.%) was used to provide network stabilization in the continuous phase. All fresh emulsions with LMP in the aqueous phase formed a stable and self-supported matrix with higher viscosity and gel strength than emulsions without LMP. Emulsion viscosity and gel strength increased with an increase in water content. All emulsions showed gel-like properties (storage moduli (G’) > loss moduli (G’’)) related to the presence of LMP in the aqueous phase and increased water content. Freeze/thaw analysis using a differential scanning calorimeter showed improved stability of the water droplets in the presence of LMP in the aqueous phase. This study demonstrated the presence of LMP in the aqueous phase, its interaction with GMO at the interface, and fat crystals in the continuous phase that could support the water droplets’ aggregation to obtain stable elastic W/CO emulsions that could be used as low-fat table spreads.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».