CHALLENGES AND BENEFITS OF PROCESS ANALYTICAL TECHNOLOGIES (PAT) FOR FOOD INDUSTRIES
Notice bibliographique
Résumé
Process monitoring for characterization, authentication, and detection of contaminants and assurance of the quality of food products during production and distribution has become indispensable due to the modernization, development of rapid methodologies and consumer awareness towards quality and safety of raw material and processed food items. Process analytical technologies (PAT), common in pharmaceutical industries to monitor the process, are also being used widely in food processing operations to fulfill the industrial requirements and scientific challenges. PAT includes different rapid, non-destructive and sensor-based techniques which can be utilized to monitor the food complexity from raw material to final product development. These methodologies are based on near infrared, Raman, and fluorescence spectroscopic approaches which yield not only the prediction of process parameters but also control the critical steps that generate the abnormalities during the processing operation. The adoption of PAT application in the food sector is still a big challenge in the developing countries like Pakistan due to complexity and variation in the raw material used in the food production, lack of awareness, scarce resources and increased cost of production. However, PAT applications have a great potential to provide not only effective monitoring, process control, identification of critical points and set their limits but also used for proper communication among the suppliers and consumers. The documentation of different process parameters through PAT applications can also guaranteed the traceability of the food items. Hence, it can be concluded that PAT application should be adopted to provide the reliability and automation of the process in food industries for economic gain, management of scarce resources and reduction of production cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».