Cold plasma-integrated bio-based packaging for meat quality and safety monitoring: a mini review
Notice bibliographique
Résumé
Cold plasma technology and bio-based materials are emerging as sustainable solutions for enhancing meat safety and quality. However, conventional packaging lacks real-time monitoring capabilities, leading to food waste and health risks. This review critically examines the integration of cold plasma with bio-based materials to develop intelligent systems for monitoring meat quality and safety. Cold plasma enhances bio-based materials by improving antimicrobial properties and pH-responsiveness, enabling real-time detection of spoilage markers. Plasma-treated chitosan films embedded with silver nanoparticles detect pathogens, while anthocyanin-doped cellulose hydrogels exhibit colorimetric responses to spoilage-induced pH changes. Despite these advances, challenges such as sensor accuracy under industrial conditions, lipid oxidation during plasma treatment, and regulatory uncertainties hinder scalability. Additionally, consumer acceptance of plasma-treated materials requires further study. Future research should prioritize optimizing plasma parameters for sensor compatibility, validating industrial scalability, and establishing safety protocols for plasma-bio-based composites. By addressing these gaps, this integration promises eco-friendly, multifunctional packaging that ensures meat safety, extends shelf life, and aligns with global sustainability goals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».