Development of pullulan‐based nanocomposite films reinforced with starch nanocrystals for the preservation of fresh beef
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Incorporation of polysaccharide‐based nanofillers is an effective strategy to fabricate bio‐nanocomposite films with preferable mechanical, barrier, and surface hydrophobicity properties compared to pure biopolymer films. The objective of this research is to investigate the influence of starch nanocrystals obtained from native (NSNC) and waxy rice starch (WSNC) on the physical–chemical properties of pullulan‐based nanocomposite films and their preservation performance on fresh beef. RESULTS Continuous SNCs network structure was observed for pullulan‐10% SNCs nanocomposite films, whereas the percolation network of SNCs was destroyed and became no longer continuous with increasing SNCs concentration up to 20% in pullulan films. Among the tested films, pullulan‐10% SNCs films showed the highest TS values, lowest WVP and OTR values, due to the formation of percolating SNCs network in pullulan matrix. It is noteworthy that the WVP and OTR values of pullulan‐10% WSNC films were significantly lower than that of pullulan‐10% NSNC films, probably due to higher hydrophobicity and crystallinity of WSNC compared with NSNC. Beef pieces coated with pullulan‐SNCs films had higher L * and a * values, lower TVB‐N, TBARS, and TVC values during 7 days' storage at 4 °C compared with samples coated with pullulan films. CONCLUSION Pullulan‐SNCs nanocomposite films, especially pullulan‐WSNC films, could be potentially used as a coating material for fresh beef due to their desirable oxygen and water barrier properties. © 2022 Society of Chemical Industry.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».