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Enregistrement W4286500560 · doi:10.3390/jcs6070216

Characterization of Caseinate–Carboxymethyl Chitosan-Based Edible Films Formulated with and without Transglutaminase Enzyme

2022· article· en· W4286500560 sur OpenAlexaff
Amal M. A. Mohamed, Hosahalli S. Ramaswamy

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTissue transglutaminaseChitosanSolubilityComposite numberMaterials scienceMicrostructureAqueous mediumComposite filmChemical engineeringAqueous solutionComposite materialChemistryNuclear chemistryEnzymeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Edible composite packaging has the advantage of complementary functional properties over its individual bio-components. However, film composites made from caseinate (CA) and carboxymethyl chitosan (CMCH) have not yet been well explored. In this study, four types of CA-CMCH composite films were prepared and evaluated with and without transglutaminase (TGase) supplement. Aqueous CA (8%, w/v) and CMCH solutions (2%, w/v) were mixed in different volume ratios of CA: CMCH as 100:0, 75:25, 50:50, 75:25, and 25:75. Those to be supplemented with TGase were incorporated at 10 U/g of caseinate protein level. Results revealed that CMCH incorporation to CA facilitated a smooth and uniform surface microstructure on films and markedly improved the transparency, water barrier properties, mechanical properties, and solubility of the composite film. Furthermore, addition of TGase resulted in an improvement in the water vapor permeability. TGase successfully enforced the formation of CA-CMCH composites with some enhanced functional properties. The resulting composite film offers potential for applications as an alternative edible film or in the preparation of edible packaging films.

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 seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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