Virtualization of foods: applications and perspectives toward optimizing food systems
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
Food production cannot be decoupled from human and planetary wellbeing. Meeting safety, nutritional, sensorial, and even price requirements entails applying an integral view of food products and their manufacturing and distribution processes. Virtualization of food commodities and products, i.e., their digital representation, offers opportunities to study, simulate, and predict the contributions of internal (e.g., composition and structure) and external factors (e.g., processing conditions) to food quality, safety, stability, and sustainability. Building virtual versions of foods requires a holistic supporting framework composed of instrumental and computational techniques. The development of virtual foods has been bolstered by advanced tools for collecting data, informing and validating modelling, e.g., micro-computed tomography, to accurately assess native food structures, multi-omics approaches, to acquire vast information on composition and biochemical processes, and nondestructive and real-time sensing, to facilitate mapping and tracking changes in food quality and safety in real-world situations. Comprehensive modeling techniques (including heat and mass transfer, thermodynamics, kinetics) built upon physic laws provide the base for realistic simulations and predictions of food processes that a virtual food might undergo. Despite the potential gaps in knowledge, increasing the adoption of food virtualization (data-based, physics-based or hybrid) in manufacturing and food systems evaluation can facilitate the optimal use of resources, the rational design of functional characteristics, and even inform the customization of composition and structural components for better product development. This mini-review focuses on critical steps for developing and applying virtual foods, their future trends, and needs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle