Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is a growing body of evidence suggesting that high fat intake may specifically contribute to heart disease, overweight, and obesity. Dietary recommendations are to reduce the current fat intake to 20–35% of total calories. In response to consumer demands for low calorie or calorie‐free fats, a wide array of fat replacers have been developed. Fat replacers are substances that contribute a similar mouthfeel, texture, or flavor to a food product as normal fat. There are three major fat‐replacement ingredient categories: carbohydrate, protein, and fat based. Carbohydrate‐ and protein‐based fat replacers provide 0–4 kcal/g. The major carbohydrate‐based fat replacers include starches, maltodextrins, polydextrose, pectin, gums, and other dietary fibers. Examples of protein‐based fat replacers are microparticulated protein, gelatin, and modified–denatured proteins. Some fat‐based ingredients, eg, caprenin, salatrim, bohenin, and medium‐chain triacylgycerols, are actually fats tailored to contribute fewer calories and less available fat to foods. Lipid analogues, eg, olestra, sorbestrin, and polyglycerol esters, are structurally modified to provide fewer or no calories. With successful marketing and improvements in process technology and quality, fat replacers will have a considerable impact upon most sectors in the food industry. The different types of fat replacers are reviewed with respect to their synthesis, chemical composition, caloric value, metabolism, and applications.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,102 | 0,060 |
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 ».