Preparation of low-fat and shape-preserving walnut via combined carbon dioxide osmotic treatment and subcritical fluid defatting
Notice bibliographique
Résumé
A sequential process, CO2 osmotic treatment combined with subcritical fluid defatting was developed to prepare low-fat walnut kernel preserving shape integrity. The influence of operating parameters involving osmotic pressure and subcritical butane defatting repeats on the defatting effect has been investigated. CO2 osmotic at 25 MPa resulted in defatting rate as 37.12% and minimum perfect kernel rate (81.48%). Increase of defatting repeats from one to three times led to exploding quantities of defatting rate (from 9.98% to 40.61%) but no significant varies of perfect kernel rate (p >0.5). With the increase of defatting rate, the amount of oil bodies in walnut cells decreased, and defatting rate presented negative correlated with hardness and chewiness of products. Hexanal, nonanal and heptaldehyde were the predominant volatile compounds. After defatting, they may be removed as accompanying components and showed a slight downward trend. However, results of electronic nose revealed that there was no significant difference among flavor of walnut with different defatting rate (p >0.5). Slight defatting caused significant variations in the taste of walnuts. As the defatting rate exceeded 18.65%, products expressed similar taste. Overall, coupling CO2 osmotic treatment with subcritical fluid defatting proved to be great potential for application in shape-preserving defatting.
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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) | 0,001 | 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 ».