MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4292451742 · doi:10.3390/molecules27155014

Role of Lipids in Food Flavor Generation

2022· review· en· W4292451742 sur OpenAlexafffund
Fereidoon Shahidi, Abul Hossain

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaillard reactionFlavorChemistryLipid oxidationOdorAutoxidationFood scienceOrganic chemistryDegradation (telecommunications)BrowningAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipids in food are a source of essential fatty acids and also play a crucial role in flavor and off-flavor development. Lipids contribute to food flavor generation due to their degradation to volatile compounds during food processing, heating/cooking, and storage and/or interactions with other constituents developed from the Maillard reaction and Strecker degradation, among others. The degradation of lipids mainly occurs via autoxidation, photooxidation, and enzymatic oxidation, which produce a myriad of volatile compounds. The oxidation of unsaturated fatty acids generates hydroperoxides that then further break down to odor-active volatile secondary lipid oxidation products including aldehydes, alcohols, and ketones. In this contribution, a summary of the most relevant and recent findings on the production of volatile compounds from lipid degradation and Maillard reactions and their interaction has been compiled and discussed. In particular, the effects of processing such as cooking, drying, and fermentation as well as the storage of lipid-based foods on flavor generation are briefly discussed.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,173 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations555
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMoleculesMême sujetMeat and Animal Product QualityTravaux en français237 207