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Enregistrement W4318484722 · doi:10.3390/dairy4010008

Effect of the Heat Exchanger Type on Stirred Yogurt Properties Formulated at Different Total Solids and Fat Contents

2023· article· en· W4318484722 sur OpenAlexaff
Noémie Lussier, Audrey Gilbert, Daniel St‐Gelais, Sylvie L. Turgeon

Notice bibliographique

RevueDairy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMeat and Animal Product Quality
Établissements canadiensUniversité LavalAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyneresisLactoseFood scienceChemistrySkimmed milkViscosityTotal dissolved solidsRheologyApparent viscosityRaw materialRaw milkHeat exchangerMaterials scienceThermodynamicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work stirred yogurts were produced using a technical scale pilot in which the cooling step was processed using either a tubular (THX; low shear) or a plate (PHX, high shear) heat exchanger. The aim was to determine how total solids (TS, adjusted using lactose) and fat contents (FC) impact stirred yogurt properties during storage, depending on the heat exchanger used. Using raw milk, cream, skim milk powder, and lactose, four yogurts were formulated at 16.5% TS and 4.2% proteins, with different FC (0.0, 1.3, 2.6, and 3.9%); one more control yogurt was formulated at 14% TS, 4.2% proteins, and 0.0% FC. Analyses of yogurts (firmness, viscosity, induced syneresis) were realized at days 1, 3, 7, 21, and 34 after production. The addition of lactose between the non-fat yogurt at 14 or 16.5% TS had little to no effect on stirred yogurt properties. Increasing FC reduced syneresis while increasing firmness and viscosity. The use of PHX reduced the syneresis compared to THX; however, it also tended to reduce the firmness of the yogurts with 3.9% FC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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