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Enregistrement W4382401637 · doi:10.1111/jfpe.14406

Advances in processing, encapsulation, and analysis of food flavor compounds

2023· article· en· W4382401637 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Process Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaHigher Education Discipline Innovation ProjectGovernment of Jiangsu Province
Mots-clésFlavorElectronic noseChemistryEncapsulation (networking)Electronic tongueFood scienceBiochemical engineeringComputer scienceNanotechnologyMaterials scienceTasteEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In recent years, the market for edible flavor has become larger and the demand for edible flavor has become more diverse. Customers are paying more attention to natural, healthy, and functional flavors. This article reviews some new technologies about flavors in recent years, including processing technology, encapsulation, and detection of flavors. The synthetic technologies of flavor include thermal reaction technology, enzymatic hydrolysis technology, and microbial fermentation technology. The encapsulation technology includes nano‐emulsion and filled soluble hydrogel, as well as the new carrier materials used in packaging, such as β‐cyclodextrin, 2‐acetyl‐1‐pyrroline (2AP), yeast cell, and jackfruit seed starch (JM) are also hot spots in recent years. Finally, the detection of flavor components and the monitoring of characteristic flavor substances and harmful flavor substances are very important for flavor quality control. There are many detection techniques, such as chromatographic analysis techniques, solid‐phase microextraction, electronic nose and electronic tongue, sensor arrays, and fluorescence detection with DNA barcoding techniques and (quantitative) conformational relationships.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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