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Enregistrement W4384817751 · doi:10.1002/fsh3.12007

Novel technologies for improving quality of tofu products and their packaging: A critical overview

2023· article· en· W4384817751 sur OpenAlexaff
Jie Du, Min Zhang, Liqing Qiu, Arun S. Mujumdar, Yamei Ma

Notice bibliographique

RevueFood Safety and Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesHigher Education Discipline Innovation ProjectState Key Laboratory of Food Science and TechnologyGovernment of Jiangsu Province
Mots-clésActive packagingPackaging engineeringShelf lifeQuality (philosophy)Computer scienceFood packagingBiochemical engineeringBusinessFood scienceEngineeringChemistryMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There are many kinds of tofu products, and they are mainly found in Asia. This paper mainly summarizes and classifies the tofu products of different countries through the analysis of the characteristics of different products and the differences between them. The storage conditions for most bean products are typically harsh, resulting in the shelf life of some fresh beans limited to 3–5 days. The new packaging technology avoids the shortcomings of traditional packaging, which makes it more effective to store. In this paper, biodegradable packaging materials, nanomaterials, active packaging, and intelligent packaging were reviewed. The significance of this review is to introduce various types of tofu products to gain a more comprehensive understanding of their advantages and disadvantages and to apply different packaging techniques to improve the preservation environment of tofu products. The purpose is to find suitable packaging technology, materials, and development route of tofu products.

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 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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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