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Enregistrement W4224998233 · doi:10.21203/rs.3.rs-1574203/v1

Pulsed Electric Field Effect Pretreatment on the Behavior of Microwave-assisted Pomegranate Arils (Punica granatum L.) Hot air Drying

2022· preprint· en· W4224998233 sur OpenAlexafffund
Malek Amiali, Samia BRIKI, Besma BECHAA, Bariza Zitouni, G. S. V. Raghavan

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésArilElectric fieldPunicaChemistryFood scienceMaterials scienceHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pulsed electric field treatment is a new, non-thermal pretreatment method that preserves foods forexcellent sensory, nutritional and long-life quality. In this study, the impact of pulsed electric field pretreatment on drying kinetics and the quality of dried pomegranate arils was evaluated. The pomegranate arils samples were subjected to pulsed electric field treatment at different intensities of the electric field of 0.5, 1 and 1.5 kV/cm with application of exponentialpulses of 700 µsduration followed by Microwave-assisted Hot air drying. the samplesweredried at 50, 60 and 70°C with a drying times varying from 65 to 190 minutes, while, for untreated arils, the drying time was varying from 90 to 250 minutes. The highest water diffusion coefficient of 8.25 × 10− 8 m2/s was calculated for samples subjected to electric field intensity of 1.5 kV/cm and 70°C treatment temperature. The greatest Hardness was 39.35 ± 4.81 N. The pulsed electric field arils treatments resulted in better electroporation ofthe tissues. The Pulsed electric field -treated dried arils had higher red (a*) and yellow (b*) and (L*) values compare to untreated dried arils.These dried arils are characterized by a high content of total polyphenols 3350.28 mg GAE/kg DM and high antioxidant capacity (0.6 mg eqTrolox g− 1).The drying kinetics were modeled by different models. The models that best fit the drying data was Midilli et al., followed by Logarithmic and modified logistic model.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,354 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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