Evolution of Bionanocomposites: Innovations and Applications in Food Packaging
Notice bibliographique
Résumé
Bionanocomposites are emerging as a pivotal innovation in sustainable food packaging, leveraging the strengths of biopolymers enhanced with nanoparticles for improved functionality. The increasing demand for sustainable packaging solutions, coupled with advancements in nanotechnology, has driven research in this field over the past decade. This review covers the full spectrum of developments in the field, from the classification and synthesis of bionanocomposites to their applications in food packaging and current research trends. A detailed trend analysis using Web of Science data highlighted the growth in bionanocomposite research, with over 17,000 articles published on this topic. Notably, more than 2000 of these articles focus specifically on packaging applications. This review also investigates the application trends for various food products, including fruits and vegetables, grains, meat, dairy products, bakery items, nuts, and oils. The review identifies a marked increase in publications related to bionanocomposite packaging since 2008. Notably, research on packaging applications has increasingly concentrated on fruits and vegetables, followed by meat, dairy products like cheese, and bakery products such as bread. A comprehensive analysis of research trends before 2010 and in 2024 underscores a shift from fundamental material science towards practical, real-world applications. This review provides valuable insights into the transformative potential of bionanocomposites for food packaging technologies and their role in advancing environmentally sustainable solutions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».