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Enregistrement W4391651750 · doi:10.1111/jfpe.14543

Characterization of granular micronutrient premixes for food fortification

2024· article· en· W4391651750 sur OpenAlexafffund
Yee Kei Kiki Chan, R. N. S. Sodhi, Yu‐Ling Cheng, Levente L. Diósady

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Process Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensCentre for Global Health ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicronutrientChemistryFood scienceFortificationGranule (geology)Micronutrient deficiencyFortified FoodFood fortificationMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Granular micronutrient premixes have been used to fortify salt and proven to alleviate micronutrient deficiencies. Expansion of the micronutrient premix technology to other food vehicles requires characterization of the granules to establish a basic understanding of the material. The objective of this study is to determine the physical and chemical properties of micronutrient premixes, and examine these parameters in relation to the attrition of the granules. The physical properties examined were particle shape, density, and compressive strength; and chemical compositions of the granule surfaces and cross sections were mapped using x‐ray photoelectron spectroscopy, scanning electron microscopy, and time‐of‐flight secondary ion mass spectroscopy. Currently, premix granules coated with hydroxypropyl methylcellulose and fully hydrogenated soybean oil to a minimum coating thickness of 25 μm is sufficient for resisting attrition under the processing conditions of double‐fortified salt. Micronutrient premix granules can be made more resistant to attrition under harsher processing conditions through reduction in particle size, increase in sphericity, and increase in the coating thickness. Practical Applications Two billion people worldwide suffer from the deficiency at least one micronutrient, which burdens an individual's health and quality of life. Fortification of staple foods is a proven cost‐effective approach to mitigate micronutrient deficiencies. Micronutrient premix granules used to fortify salt have had great success in reducing iron‐deficient anemia. Premix granules must remain intact until they reach the consumer for the micronutrients to be absorbed by the body. Currently, existing formulations of premix can resist breakage under the processing and handling conditions of salt production. However, premix granules have not been tested under elevated temperatures and compression, so their integrity under such conditions remains to be shown. This study reports on the properties of micronutrient premix granules to establish a baseline understanding for the expansion of their use. Our results show that existing premix granules can be made smaller, rounder, and with a thicker coating to withstand harsher processing conditions.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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