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Enregistrement W4405945375 · doi:10.3390/su17010188

Comprehensive Bibliometric Analysis on High Hydrostatic Pressure as New Sustainable Technology for Food Processing: Key Concepts and Research Trends

2024· article· en· W4405945375 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

RevueSustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKey (lock)Food processingHydrostatic pressureBibliometricsData scienceComputer scienceEngineeringData miningFood scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The industrial application of high hydrostatic pressure (HHP) can be traced back to the late 19th century in the fields of mechanical and chemical engineering. Its growth as a food preservation technique has developed and massified in certain countries in the last 30 years. However, there is no global overview of the research conducted on this topic. The aim of this study was to recognize global trends in the scientific population on the subject of HHP over time at the main levels of analysis: sources, authors, and publications. This article provides a summary of research related to the use of HHP through a bibliometric analysis using information obtained from the Web of Science (WoS) database between the years 1975–2023, using the terms “pascalization”,“high-pressure processing”, and “high hydrostatic pressure” as input keywords. The results are shown in tables, graphs, and relationship diagrams. The countries most influential and productive in high hydrostatic pressure are the People’s R China, the USA, and Spain, with 1578, 1340, and 1003 articles, respectively. Conversely, the authors with the highest metrics are Saraiva, J. (Universidade Aveiro-Portugal), Hendrickx, M. (Katholieke Universiteit Leuven-Belgium), and Wang, T. (China Agricultural University-China). The most productive journals are Innovative Food Science & Emerging Technologies, Food Chemistry, and LWT-Food Science and Technology, all belonging to Elsevier, with 457, 281, and 264 documents, respectively. In relation to the connection between the documents under study and the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs), most documents in the period 1975–2023 are linked to SDG 03 (good health and well-being), followed by SDG 02 (zero hunger), and SDG 07 (affordable and clean energy). Finally, the information presented in this work may give valuable key insights for those interested in the development of this interesting topic in non-thermal food preservation. Additionally, it serves as a strategic resource for stakeholders, such as food industry leaders, policymakers, and research funding bodies, by providing a clear understanding of the current state of knowledge and innovation trends. This enables informed decision-making regarding research priorities, investment opportunities, and the development of regulatory frameworks to support the adoption and advancement of non-thermal preservation technologies, ultimately contributing to safer and more sustainable food systems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0240,070
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,392 · 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