Extraction methods, industrial uses, and nutritional benefits of vegetable byproducts
Notice bibliographique
Résumé
Vegetables are among the world’s most widely produced horticultural crops and are processed into salads, canned foods, juices, pickles, and powders. Processing vegetables into different value-added products generates a large quantity of byproducts, which can have significant socio-economic and environmental impacts. This review summarizes the role of vegetable byproducts, extraction methods, and applications in the food, pharmaceutical, biotechnology, and related industries. It looks at future research and discovery in vegetable byproduct utilization. Vegetable byproducts provide numerous beneficial bioactive compounds such as polyphenols, antioxidants, carotenoids, vitamins, dietary fibers, enzymes, essential oils, pectin, organic acids, food additives, and minerals. These bioactive compounds can be utilized in different industries, including the food industry for the development of functional foods for various population groups and in the medicine and pharmaceutical industries. Different emerging valorization techniques have been successfully used to extract high-value-added products from vegetable byproducts. However, some methods are limited to the laboratory scale, and scaling up these techniques to the industrial scale still has impediments. Future studies are recommended to scale up the extraction methods and beneficial bioactive compounds to fully exploit these vegetable byproducts for various applications.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».