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Enregistrement W4384067866 · doi:10.1111/jfpe.14410

Comparative evaluation of drying characteristics and antioxidant quality of raspberry by different drying methods

2023· article· en· W4384067866 sur OpenAlexaff
Qi Gao, Jiaoling Wang, Tianhang Ding, Feihu Song, Guangyuan Jin, Vijaya Raghavan, Weidong Song, Chunfang Song

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Process Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Drying and Modeling
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlowing a raspberryAnthocyaninFood scienceChemistryFreeze-dryingDPPHAntioxidant capacityShelf lifeAntioxidantVacuum dryingPolyphenolScanning electron microscopeMaterials scienceChromatographyComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Four drying methods, hot air drying (HAD), microwave constant temperature drying (MWD), microwave vacuum temperature‐controlled drying (MIVD‐T50), and freeze drying (FD), were investigated for their effects on raspberries in terms of drying time, color, microstructure, rehydration, water activity, phenolic compounds, flavonoids, anthocyanins, and DPPH scavenging ability. It was found that microwaves combined with vacuum took the shortest time. The color of MIVD‐T50 is similar to that of FD and much better than that of HAD and MWD. A smooth surface and fluffy and porous structure inside were observed in the FD and MIVD by scanning electron microscopy (SEM) images. FD has the highest energy consumption, followed by HAD, MIVD‐T50 and MWD. The retention rates of total phenols and flavonoids in HAD, MWD and FD were lower than those in MIVD‐T50, and FD had the advantage of retaining anthocyanin content. In general, MIVD‐T50 has significance for the commercial production of raspberry. Practical applications The use of natural antioxidants in food processing not only enhances the shelf life of products but also improves their nutritional value. Raspberry is a rich source of antioxidants and is widely used in food processing. However, the drying process is crucial in preserving its antioxidant quality, and different drying methods affect the antioxidant content differently. According to the results of the experiments, the drying method has a considerable impact on the energy usage and quality of dried raspberries. Compared with the HAD and MWD treatments, both FD and MIVD‐T50 showed better nutrient content preservation and antioxidant activity, which may be caused by the lower temperature drying process of FD or the stronger efficiency of MIVD‐T50. However, the drying time of FD is longer, and the energy consumption is higher. Therefore, MIVD‐T50 is a promising raspberry drying technology with low energy consumption, a short drying time, and high quality. It has huge development potential and broad commercial scale production market prospects.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,248 · 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'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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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