Review of advanced drying techniques: a path to lower greenhouse gas emissions in agriculture
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
Abstract The agricultural sector has one of the largest carbon footprints among all industries due to the extensive use of fossil fuels, chemical fertilizers, and pesticides. Over the past century, agricultural mechanization has remarkably increased greenhouse gas (GHG) emissions, contributing to global warming and climate change. Among these gases, carbon dioxide (CO 2 ) is the most abundant. Drying is a crucial and widely used method for preserving agricultural products, with broad applications in the food industry. Recent advancements in drying technology offer promising alternatives that enhance product quality, reduce energy use, and mitigate GHG emissions, thus promoting environmental sustainability. This review explores some of the most promising drying techniques that will shape the future of agricultural processes. Efficient and innovative drying of agri-food products can be achieved by hybridizing conventional techniques like hot-air, microwave, infrared, fluid bed, continuum, vacuum, and refractance window drying with pre-treatments such as ultrasound (US), pulsed electric fields (PEF), blanching, and cold plasma (CP). The combined use of these modalities can decrease GHG emissions while producing high-quality, nutritionally rich products. Our synthesis of published information also proposes research and development strategies to mitigate GHGs during the drying process.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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