Application of Natural Edible Coating to Enhance the Shelf Life of Red Fruits and Their Bioactive Content
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Red fruits contain bioactive substances including phenolic acids and flavonoids, which provide many health advantages for the human body. Industries find them intriguing because of their color and their ability to prevent chronic ailments such as metabolic, degenerative, and cardiovascular disorders. Nevertheless, the resilience of these organic molecules is influenced by several environmental, physical, and chemical phenomena. Therefore, the beneficial health properties of red fruits may diminish during postharvest processing. In this scenario, many postharvest methods have been implemented to enhance the shelf life and preserve the bioactive components of red fruits. The objectives of this review were to provide a comprehensive assessment of the health benefits of red fruits, and to explore the possibilities of edible coatings in retaining their freshness and protecting their bioactive contents. Co-occurrence networks were built using VOSviewer software to produce a two-dimensional map based on term frequency, and the examination of the 1364 keywords obtained from the scientific papers revealed the presence of at least 71 co-occurrences that provide insight into many natural components used in edible coatings for red fruits, such as proteins, polysaccharides, lipids, phospholipids, and minerals. The review examined their composition, functioning, application techniques, limits, safety considerations, legal regulations, and potential future developments. This review has shown that an edible coating may act as a protective layer on the surface of the fruit, alter the interior gas composition, reduce water loss, and postpone fruit ripening, thereby enhancing the health-promoting properties.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle