Berry pomace as a potential ingredient for plant‐based meat analogs
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».