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Enregistrement W4411091259 · doi:10.1016/j.indcrop.2025.121315

Carbon nanomaterial-based sensors for smart packaging of food products

2025· article· en· W4411091259 sur OpenAlexaff
Ghazaleh Ramezani, Elham Assadpour, Wanli Zhang, Seid Mahdi Jafari

Notice bibliographique

RevueIndustrial Crops and Products · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood packagingActive packagingCarbon fibersNanomaterialsFood scienceNanotechnologyBusinessChemistryEnvironmental scienceComputer scienceMaterials scienceComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of carbon nanomaterials (CNMs) in intelligent packaging (IntPack) represents a significant advancement in addressing food safety, quality, and shelf-life concerns. CNMs like carbon nanotubes, graphene, fullerenes, and carbon dots possess exceptional properties, making them well-suited for improving packaging materials. These NMs can improve barrier properties, mechanical performance, and incorporate intelligent functionalities like sensing, indicating, and controlled release systems. IntPack systems utilizing CNMs can monitor and respond to environmental changes, providing real-time information on food condition, thus enhancing protection and communication throughout the supply chain. Although the benefits are promising, issues like potential toxicity, environmental effects, and regulatory requirements must be tackled to ensure safe and effective implementation. Future research should focus on scalable production methods, multifunctional hybrid systems, and integration with Internet of Things technologies to fully realize the potential of CNMs in food IntPack.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,198 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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