Formation of pores and bubbles and their impacts on the quality attributes of processed foods: A review
Notice bibliographique
Résumé
Pores and bubbles significantly influence the physical attributes (like texture, density, and structural integrity), organoleptic properties, and shelf life of processed foods. Hence, the quality of foods and their acceptance by the consumers could be influenced by the properties and prevalence of pores and bubbles within the food structure. Considering the importance of pores, this review aimed to comprehensively discuss the factors and mechanisms involved in the generation of pores and bubbles during the processing of different food products. Moreover, the characteristics and effects of pores on the properties of chocolates, cheeses, cereal-based foods (like cake, puffed grains, and pasta), dried, and fried products were discussed. The impacts of bubbles on the quality of foam-based products, foam creamers, and beverages were also explored. This review concludes that intrinsic factors (like food compositions, initial moisture content, and porosity) and extrinsic factors (like applied technologies, processing, and storage conditions) affect various properties of the pores and bubbles including their number, size, orientation, and distribution. These factors collectively shape the overall structure and quality of processed food products such as density, texture (hardness, cohesiveness, chewiness), and water holding capacity. The desirability or undesirability of pores and their characteristics depends on the type of products; hence, some practical hints were provided to mitigate their adverse effects or to enhance their formation in foods. For example, pores could increase the nutrient digestion and reduce the shelf life of the products by enhancing the risk of fat oxidation and microbial growth. In conclusion, this study provides a valuable resource for food scientists and industry professionals by discussing the effects of pores on food preservation, heat, and mass transfer (including oxygen, moisture, flavors, and nutrients). Understanding the dynamic changes in porosity during processing will be effective in customization of final product quality with desired attributes, ensuring tailored outcomes for specific applications.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».