Berry pomace as a potential ingredient for plant‐based meat analogs
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
Abstract Given the projected global population growth and the associated increase in demand for sustainable and nutritious food options, plant‐based meat analogs are increasingly popular. Berry pomace, a by‐product of the juice and wine industry, emerges as a promising ingredient for enhancing these products. This paper comprehensively explores the innovative use of berry pomace in the development of plant‐based meat analogs. It highlights key components such as antioxidants, natural colorants, dietary fibers, oils, and micronutrients, which significantly contribute to enhancing the nutritional profiles, sensory qualities, and shelf stability of these analogs. Methods for incorporating berry pomace into plant‐based meats, including direct addition and the addition of berry pomace extract using innovative technologies, such as high‐moisture extrusion, 3D printing and emulsion methods, are discussed. Moreover, the challenges of integrating berry pomace into plant‐based meats are critically analyzed, focusing on variability in pomace composition, potential sensory impact, and the technological adaptations required for optimal use in food production. The potential of berry pomace to enhance both the quality and appeal of plant‐based meats is highlighted, underscoring its significant contribution to the development of more sustainable food systems by valorizing food waste to high‐value products.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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