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Enregistrement W4402910677 · doi:10.1002/9781394189595.ch2

Additives in Active Food Packaging Systems

2024· other· en· W4402910677 sur OpenAlexaff
Debarshi Nath, Amar K. Mohanty, Avik Mukherjee, Santosh Kumar, Manjusri Misra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanocomposite Films for Food Packaging
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive packagingFood packagingFood scienceBusinessBiochemical engineeringComputer scienceChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food products should be kept fresh and need to be stored for an extended period. Emerging food preservation methods, such as active food packaging, are being investigated because of growing environmental awareness and customer demand for safe food and high-quality products. Moreover, chemical preservatives used in food products exhibit an adverse effect on humans and alter the taste of the products. The utilization of biopolymers in active packaging (AP) also helps in the mitigation of plastic waste and attempts a sustainable approach in food packaging. Plants, mushrooms, microorganisms, and animals are the sources of natural active agents. By incorporating active ingredients obtained from natural sources (such as essential oils [EOs], polyphenols, and antimicrobial peptides) into biopolymer matrices, it will help in the sustainable development of active food packaging films capable of extending the shelf life of packaged food products while maintaining their original quality. The active ingredients perform these functions by inhibiting microbial growth and reducing oxidative stress, which ultimately prevents food spoilage. However, the ecotoxicity of these active compounds must be considered since uncontrolled use of active compounds might be detrimental to other life forms in our ecosystem. In the upcoming years, the availability of AP materials is assumed to increase owing to their different benefits, but precautions should be taken to minimize the potential ecological impacts of these active compounds.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,008

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,234 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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