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Enregistrement W4404591911 · doi:10.3390/separations11120332

Developments in the Dry Fractionation of Plant Components: A Review

2024· review· en· W4404591911 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSeparations · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMagnetic and Electromagnetic Effects
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFractionationProcess engineeringExtraction (chemistry)Biochemical engineeringField flow fractionationEnvironmental scienceComputer scienceNanotechnologyChemistryMaterials scienceChromatographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the years, pulses and cereals have been identified as promising sources of plant proteins. The intensive production of these crops and concerns about food security and malnutrition worldwide have intensified research into their separation. While wet extraction remains the standard protein isolation method, the search for more sustainable extraction methods is still ongoing. Two dry fractionation techniques, air classification and tribo-electrostatic separation, have been discussed in this review. This review highlights the design aspects of air classifiers including the cut-off point and flow rate, and for electrostatic separators, factors such as charger materials, the nature of the flow in charger tubes, and the strength of the electric field potential have been discussed in detail. Our analysis revealed that cascading the two techniques should help enhance the concentration and purity of the separated fractions. While limitations such as low purity and low yield exist, current research studies are focused on overcoming such drawbacks. Dry fractionation exhibits potential as a sustainable processing method while also preserving the native functionality of the proteins, making it easier to incorporate the fractions in commercial scale processes.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,324 · 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