Thermomechanical transitions of meat-analog based fried foods batter coating
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to characterize the thermomechanical transitions of meat-analog (MA) based coated fried foods. Wheat and rice flour-based batters were used to coat the MA and fried at 180 °C in canola oil for 2, 4 and 6 min. Glass-transition-temperature (Tg) of the coatings were assessed by differential scanning calorimetry, directly after frying or after post-fry holding. Mechanical texture analyzer and X-ray microtomography were employed to assess textural attributes and internal microstructure, respectively. Batter-formulation substantially impacted the Tg of fried foods coating i.e., crust. Tg of fried foods crust were ranged between -20 °C to -24 °C. Tg was positively correlated with frying time and internal microporosity (%), whereas negatively correlated with moisture content. Internal microstructure greatly influenced the textural attributes (hardness, brittleness, crispiness). Post-fry textural stability considerably impacted by Tg. Negative Tg value explains post-fry textural changes (hard-to-soft, brittle-to-ductile, crispy-to-soggy) of MA-based coated products at room-temperature (25 °C) and under IR-heating (65 °C).
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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) | 0,004 | 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 ».