Multiple‐frequency ultrasound for the inactivation of microorganisms on food: A review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A multiple‐frequency ultrasound (MFU) technique is proficient in enhancing the effect of acoustic cavitation compared to a single‐frequency ultrasound. This comprehensive review delves into the complex field of MFU and its profound impact on microbial inactivation in food processing. The exploration begins with an intricate examination of the mechanism of power ultrasound, elucidating the intricate interplay of acoustic cavitation and its diverse effects. Subsequently, the mechanism of MFU was provided, which is basically the enhanced cavitation obtained during its application. Delving into the core mechanisms of MFU, the review navigates through microbial inactivation, unraveling the ways in which MFU disrupts and eliminates microorganisms. The exploration extends to the synergistic potential of combined applications, where MFU is applied with other treatment techniques to enhance microbial inactivation. Beyond its microbial inactivation prowess, the review meticulously explores the far‐reaching effects of MFU on the nutritional and quality attributes of food products. Furthermore, the diverse applications of MFU were also reviewed. In addition, limitations and adverse effects, emphasizing the importance of optimizing parameters to balance microbial safety and food quality, were also discussed. As the review unfolds, it lays the groundwork for future research, identifying avenues for further exploration and innovation in this dynamic field. In essence, this review not only consolidates the current understanding of MFU but also guides future research endeavors in the quest for more efficient, sustainable, and quality‐preserving food processing technologies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».