Advanced Processing Techniques and Applications for Value-Added Sweet Potato Products
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
Sweet potato, a versatile crop, plays a significant role in both food production and industrial applications due to its nutritional value and functional properties. This study provides a comprehensive overview of sweet potato composition, including carbohydrates, proteins, fibers, and antioxidants, and discusses the physicochemical properties influencing processing outcomes across different cultivars. Key primary processing techniques, such as washing, peeling, slicing, drying, and freezing, are examined alongside advanced methods like extrusion, fermentation, starch modification, and high-pressure processing for value-added products. Emerging innovations, including pulsed electric field technology, microwave-assisted processing, enzyme-assisted extraction, and 3D food printing, are explored for their potential to enhance production efficiency. A case study on industrial-scale sweet potato flour production is provided, covering the processing steps, quality control, and market impact. This study also addresses challenges in processing, such as seasonal variability, shelf-life limitations, and environmental concerns, with recommendations for overcoming these barriers, and concludes by highlighting future trends, including functional food development, sustainable practices, and the integration of genetic engineering to optimize processing outcomes. This study aims to provide insights for stakeholders to leverage sweet potato’s potential and foster innovations in industrial applications.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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