Emerging nondestructive techniques to quantify the textural properties of food: A state‐of‐art review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Texture is an important sensory attribute that drives consumer acceptance of any food material. In recent times consumers' demand for high-quality food urges food industries to provide food with consistent textural properties. However, texture measurement not just requires a trained sensory panel but also a considerable amount of time and effort. On the flip side, human observation could be subjective hence repeatability of the result may not be ensured and/or relied on. Contrary to that, objective methods for texture measurement are reliable and consistent, but are not suitable for in-line application and also destructive in nature. The mentioned crisis has made industries opt for nondestructive texture analysis techniques. In the past decade, considerable research has been carried out on nondestructive texture analysis methods such as micro-deformation, and acoustic and optical techniques, showing feasibility for in-line applications. The current review focuses on the working principles and most recent applications of nondestructive techniques for texture analysis of food products. Moreover, a detailed review of contact and noncontact-type texture measurement has been presented in this article. The literature survey is concluded with future research aspects and challenges involved in the commercialization of the nondestructive texture analysis techniques.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle