A review of lentil (<scp><i>Lens culinaris</i></scp> Medik) value chain: Postharvest handling, processing, and processed products
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lentils (Lens culinaris Medik.) are grown worldwide in diverse agroecological regions with significant global production and trade. Since early 2000s, lentils production and consumption have been growing beyond its traditional areas of production and utilization, notably in USA, Canada, Australia, UK, and many European Union countries. Lentils are a rich source of protein, minerals, and many bioactive compounds. Therefore, lentil‐based products can offer a healthy food choice for all consumers, including those who are vegetarian or vegans, and/or looking for meat protein alternatives due to health and/or environmental concerns. In order to avail all the benefits that lentils offer, a quality maintenance approach is essential across value‐chain operations of postharvest handling, storage, and value‐added processing. In recent years, lentils have been used increasingly in a variety of value‐added products and cuisines in the developed countries. Different processing methods, for example, cooking, autoclaving, extrusion, baking, roasting, fermentation, and sprouting, significantly improve protein bioavailability, total digestibility, and overall nutritional and organoleptic quality. A number of traditional and innovative processing techniques also have been used to produce lentil‐based end‐products or ingredients for various food applications. Overall, lentils are well positioned as a food legume crop to cater to emerging trends among consumers, especially those looking for healthy food choices, an alternative plant‐based protein for global food security, and foods that are produced in environmentally friendly and agriculturally sustainable manner. Significant production and consumption trends for lentils clearly demonstrate enhanced value for consumers and further impact in contributions to a nutritious global food supply.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».