Mitigating Postfrying Degradation Factors of Fats and Oils through the Development of Bagasse-Based Adsorbent
Notice bibliographique
Résumé
The quality of fats and oils is a critical aspect of the food processing industry and consumer health. Fat degradation, particularly through oxidation, impacts various quality parameters, including color, taste, flavor, aroma, quality, and appearance. To address this issue, a study was conducted using five degraded fats/oil (DF/O) commodities as the target for an adsorption process. These commodities were chosen because of their high level of degradation by-products. The study used sugarcane bagasse (SCB) to develop five different treatments of indigenous adsorbents activated with various NaOH concentrations. Analyses including iodine number, adsorbent yield, and scanning electron microscope were performed to identify the potential of the prepared concentrations. Results showed that the indigenous adsorbent created with 1.0% NaOH was the most effective. The alkali treatment had a positive impact on the samples, but the SCB 10% was found to be the most efficient in reducing the degradation value of the treated samples. The findings of this study suggest that the use of indigenous adsorbents, particularly those prepared with SCB 10%, can be an effective way to reduce fat degradation and enhance the quality of fats and oils in the food processing industry. This approach can also address consumer health concerns related to fat and oil quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».