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Enregistrement W4382060870 · doi:10.1039/bk9781839165566-00207

High Internal Phase Emulsions

2023· book-chapter· en· W4382060870 sur OpenAlexaff
Kaiyue Wang, Rao Guo, Hao Li, Long Bai, David Julian McClements, Orlando J. Rojas, Siqi Huan, Chengyu Wang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProteins in Food Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmulsionMaterials scienceRheologyNanotechnologyPolymerChemical engineeringComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovations in emulsion science, particularly the development and deployment of novel emulsion types, have gained considerable attention in the food industry recently. This chapter focuses on one of these advanced emulsion technologies: high internal phase emulsions (HIPEs). HIPEs have internal phase volume fractions exceeding the close packing limit (usually >74%), which leads to semi-solid textural properties and a high resistance to gravitational separation. HIPEs are usually stabilized by surfactants, polymers, colloidal particles, or their mixtures, which can be either synthetic or natural. We review the different approaches that have been utilized to produce HIPEs and highlight their advantages and disadvantages. We also discuss recent research on the impact of the composition and structure of HIPEs on their physicochemical and functional attributes, e.g., appearance, rheology, encapsulation, delivery, and gastrointestinal fate. Finally, future trends of HIPEs in the food industry are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,010

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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