Novel synergistic freezing methods and technologies for enhanced food product quality: A critical review
Notice bibliographique
Résumé
Freezing has a long history as an effective food preservation method, but traditional freezing technologies have quality limitations, such as the potential for water loss and/or shrinkage and/or nutrient loss, etc. in the frozen products. Due to enhanced quality preservation and simpler thawing operation, synergistic technologies for freezing are emerging as the optimal methods for frozen food processing. This article comprehensively reviewed the recently developed synergistic technologies for freezing and pretreatment, for example, ultrasonication, cell alive system freezing, glass transition temperature regulation, high pressure freezing, pulsed electric field pretreatment, osmotic pretreatment, and antifreeze protein pretreatment, etc. The mechanisms and applications of these techniques are outlined briefly here. Though the application of new treatments in freezing is relatively mature, reducing the energy consumption in the application of these new technologies is a key issue for future research. It is also necessary to consider scale-up issues involved in large-scale applications as much of the research effort so far is limited to laboratory or pilot scale. For future development, intelligent freezing should be given more attention. Freezing should automatically identify and respond to different freezing conditions according to the nature of different materials to achieve more efficient freezing. PRACTICAL APPLICATION: This paper provides a reference for subsequent production and research, and analyzes the advantages and disadvantages of different novel synergistic technologies, which points out the direction for subsequent industry development and research. At the same time, it provides new ideas for the freezing industry.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».