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Enregistrement W4402463052 · doi:10.5376/jtsr.2024.14.0011

Next-Generation Tea Beverages: Innovations in Formulation and Processing

2024· article· en· W4402463052 sur OpenAlexvenueno aff
Xiaohui Liu, Yichen Zhao, Degang Zhao

Notice bibliographique

RevueJournal of Tea Science Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTea Polyphenols and Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGuizhou UniversityChina Postdoctoral Science FoundationGuizhou Academy of Agricultural SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFood scienceBusinessProcess engineeringEnvironmental scienceChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the significant innovations and trends shaping the future of the tea beverage industry, focusing on novel ingredients, advanced processing technologies, and emerging consumer demands.The importance of innovation in tea beverages is evident in the shift of consumer preferences towards healthier and more sustainable choices.New ingredients such as functional additives and innovative extraction methods and processing technologies are fundamentally changing tea drink formulations, not only enhancing their health benefits but also improving sensory quality.Technological progress is the key to this transformation, with modern extraction, brewing, and fermentation technologies, as well as advancements in preservation and packaging, playing a crucial role.This study further discusses the integration of automation and digital technologies in tea production, showcasing successful innovations through case studies and lessons learned from market failures.It offers strategic recommendations and forecasts future directions for tea beverage innovation to meet evolving consumer expectations.This study provides a roadmap for future research and development in the tea beverage industry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,228
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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