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Enregistrement W3189533839 · doi:10.1111/1541-4337.12799

Electrohydrodynamic drying: Can we scale‐up the technology to make dried fruits and vegetables more nutritious and appealing?

2021· article· en· W3189533839 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

RevueComprehensive Reviews in Food Science and Food Safety · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Drying and Modeling
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesStaatssekretariat für Bildung, Forschung und InnovationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésElectrohydrodynamicsFood scienceProcess (computing)Environmental scienceProcess engineeringChemistryComputer scienceElectrodeEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrohydrodynamic (EHD) drying is a promising technology to better preserve the nutritional content and sensory appeal of dried fruits and vegetables. To successfully scale up this technology, we need to rethink the current EHD dryer designs. There is also a significant potential to further enhance the nutritional content and sensory quality of the dried products by optimizing EHD process parameters. This study particularly highlights the current bottlenecks in scaling up the technology and improving nutrient retention and sensory appeal of the dried products. We discuss plausible future pathways to further develop the technology to produce highly nutritious dried products. Particular emphasis has been given to quantifying the residual nutritional and sensory properties of EHD dried products, and possible EHD dryer configurations for farmers and the industry. Concerning the nutritional content, EHD drying preserves vitamins, carotenes, and antioxidants significantly better than convective air drying. From the sensory perspective, EHD drying enhances the color of dried products, as well as their general appearance. With respect to scalability, placing the fruit on a grounded mesh electrode dries the fruit much faster and more uniformly than the grounded plate electrode. Future research should be directed toward simultaneous measurements of multiple food nutrients and sensory properties during EHD drying with a grounded mesh collector. Quantifying the impact of the food loading density on drying kinetics and energy consumption of the EHD drying process should also be a future research goal. Research comparing EHD drying with commercially available drying methods such as freeze-drying, microwave-drying, and infrared drying should also be carried out. This study gives promising insight toward developing a scalable novel thermal drying technology tailored to the requirements of the current and future society.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,242 · 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