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Enregistrement W4292866707 · doi:10.2991/absr.k.220305.047

Microwave Vacuum Drying on Fruit: A Review

2022· review· en· W4292866707 sur OpenAlexaboutno aff
Nadilla Shintya Kusuma Wardhani, Nihayatuzain Amanda, Anjar Ruspita Sari

Notice bibliographique

RevueAdvances in biological sciences research/Advances in Biological Sciences Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Drying and Modeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrowaveVacuum dryingMaterials scienceOptoelectronicsComputer sciencePhysicsTelecommunicationsFreeze-dryingMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fruit is very perishable in the storage process and has short of shelf-life. To extend the shelf life, fruits need preservation process. Drying is generally acknowledged as a cost-effective and commonly used technique for preserving food by reducing post-harvest losses. The major challenge of drying fresh foods and agricultural products is to reduce the moisture content to an absolute minimum while preserving quality characteristics such as colour, texture, chemical components, and shrinkage. The vacuum drying technique has been explored as a possible method for generating high-quality dried food items such as fruits, vegetables, and grains. Microwave vacuum drying is a method that adopts the benefits of microwave drying and vacuum drying, especially enhancing energy efficiency in conjunction with product quality. This article reviews several studies on fruit drying using microwave vacuum drying, including cranberry, apple, dragon fruit, strawberry, Saskatoon berry, and pomegranate. Studies show that drying using microwave vacuum drying saves drying time many times over than conventional drying. The microwave vacuum drying technique can reduce undesired sensory transitions and nutrient loss caused by longer drying times or high surface temperatures. The use of microwave vacuum drying resulted in dried fruit similar to freeze-drying which did not significantly affect the color of the fruit and the phenolic content of the fruit.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,025
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0110,005
Intégrité de la recherche0,0010,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,616
Tête enseignante GPT0,558
Écart entre enseignants0,058 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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