Antimicrobial Coatings in the Food Industry
Notice bibliographique
Résumé
Microbial food contamination has become a burden to public health and is regarded as a serious issue. Spoiled and contaminated foods become unfit for consumption and, in turn, increase the spread of pathogenic organisms and the accumulation of food waste. Awareness of hygiene and food safety among consumers raises the demand for quality in prepacked foods. Therefore, it is necessary to introduce novel strategies to overcome conventional packaging and sales limitations. In recent times, antimicrobial coatings have gained immense interest in food-based industries due to their multifunctional applications.Additionally, nanotechnology has augmented the production of inorganic and organic materials, matrices, and polymers with antimicrobial activity that can be effectively coated on foods and packaging supplies. The unique morphological characteristics of these particles improve their ability to inhibit the growth of microbes. Antimicrobial nanocoatings efficiently kill bacteria, fungi, and viruses, increasing the stability and reducing the perishability of the foods. Coated nanoparticles that can be directly delivered into the food and applied on the packaging material act as antifouling agents and extend their shelf life. Thus, this chapter will highlight the applications of different nanoparticles as antimicrobial coatings in the food industry, with an added focus on current trends and future perspectives. It will also emphasize the available resources, technologies used for coating, their safety concerns, and pros and cons.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».