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Enregistrement W4392232297 · doi:10.3390/foods13050733

Microalgae Proteins as Sustainable Ingredients in Novel Foods: Recent Developments and Challenges

2024· article· en· W4392232297 sur OpenAlexaff
Ornella Kongi Mosibo, Giovanna Ferrentino, Chibuike C. Udenigwe

Notice bibliographique

RevueFoods · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommercializationBiotechnologyIngredientBiochemical engineeringFood processingEnvironmentally friendlyBusinessFood productsFood scienceBiologyEngineeringEcologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microalgae are receiving increased attention in the food sector as a sustainable ingredient due to their high protein content and nutritional value. They contain up to 70% proteins with the presence of all 20 essential amino acids, thus fulfilling human dietary requirements. Microalgae are considered sustainable and environmentally friendly compared to traditional protein sources as they require less land and a reduced amount of water for cultivation. Although microalgae's potential in nutritional quality and functional properties is well documented, no reviews have considered an in-depth analysis of the pros and cons of their addition to foods. The present work discusses recent findings on microalgae with respect to their protein content and nutritional quality, placing a special focus on formulated food products containing microalgae proteins. Several challenges are encountered in the production, processing, and commercialization of foods containing microalgae proteins. Solutions presented in recent studies highlight the future research and directions necessary to provide solutions for consumer acceptability of microalgae proteins and derived 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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations114
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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