Nanocomposites of cellulose nanofibers incorporated with carvacrol via stabilizing octenyl succinic anhydride-modified ɛ-polylysine
Notice bibliographique
Résumé
Food packaging plays an extremely important role in the global food chain, allowing for products to be shipped across long distances without spoiling. However, there is an increased need to both reduce plastic waste caused by traditional single-use plastic packaging and improve the overall functionality of packaging materials to extend shelf-life even further. Herein, we investigate composite mixtures based on cellulose nanofibers and carvacrol via stabilizing octenyl-succinic anhydride-modified epsilon polylysine (MɛPL-CNF) for active food packaging applications. The effects of epsilon polylysine (εPL) concentration and modification with octenyl-succinic anhydride (OSA) and carvacrol are evaluated with respect to composites morphology, mechanical, optical, antioxidant, and antimicrobial properties. We find that both increased εPL concentration and modification with OSA and carvacrol lead to films with increased antioxidant and antimicrobial properties, albeit at the expense of reduced mechanical performance. Importantly, when sprayed onto the surface of sliced apples, MεPL-CNF-mixtures are able to successfully delay/hinder enzymatic browning, suggesting the potential of such materials for a range of active food packaging applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».