Micromeritic, thermal, dielectric, and microstructural properties of legume ingredients: A review
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The legume‐based food market has grown consistently in recent years because of the high global demands for plant‐based proteins. Since isolation of proteins produces the same volume of starch and large quantities of fiber‐rich fractions, these ingredients require property measurements for their industrial applications. Size‐reduction operations separate the ingredients from the legume grains by creating a large surface area with a definite size. Knowledge of micromeritic properties of legume‐based flour ingredients is indispensable in the design of process equipment and logistic operations. This review covers the particle‐size distributions of legume flours with a desired particle size that fits the food industry and fulfills the nutritional requirements of consumers. It focuses on the strict particle‐size requirement in the legume industry to obtain consistent ingredients for diverse food applications. Furthermore, engineering properties of legume ingredients, including micromeritic, dielectric, structural (e.g., Fourier transform infrared [FTIR], X‐ray diffraction [XRD], and scanning electron microscopy [SEM]), and thermal (e.g., thermal conductivity, diffusivity, heat capacity, glass transition, and melting temperature) properties and their interrelationships, have been discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle