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Enregistrement W4392110551 · doi:10.3390/fermentation10030124

Application of Fermentation as a Strategy for the Transformation and Valorization of Vegetable Matrices

2024· article· en· W4392110551 sur OpenAlexfundno aff
Ricardo Alemán, Ismael Montero-Fernández, Jhunior Marcía, Selvin Antonio Saravia Maldonado, Daniel Martín‐Vertedor

Notice bibliographique

RevueFermentation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Superior Universitario CentroamericanoInternational Development Research Centre
Mots-clésFermentationBiotechnologyLactic acidFood scienceLactic acid fermentationBiologyOrganolepticBiochemical engineeringBusinessBacteriaEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review paper addresses vegetable fermentation from a microbiological and technological point of view, with particular emphasis on the potential of lactic acid bacteria to carry out these transformations. This review paper also covers the spectrum of traditional and emerging fermented plant foods. Fermentation with lactic acid bacteria represents an accessible and appropriate strategy to increase the daily consumption of legumes and vegetables. Often, lactic fermentation is carried out spontaneously following protocols firmly rooted in the culture and traditions of different countries worldwide. Fermented plant products are microbiologically safe, nutritious, and have pleasant sensory characteristics, and some of them can be stored for long periods without refrigeration. Controlled fermentation with selected lactic acid bacteria is a promising alternative to guarantee high-quality products from a nutritional and organoleptic point of view and with benefits for the consumer’s health. Recent advances in genomics and molecular microbial ecology predict a bright future for its application in plant fermentation. However, it is necessary to promote molecular approaches to study the microbiota composition, select starters aimed at different legumes and vegetables, generate products with nutritional properties superior to those currently available, and incorporate non-traditional vegetables.

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations20
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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