Assessing Set‐Style Yogurt Quality After Vibration or Altitude Postproduction Treatment Using Noninvasive Methods
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The impact of vibration or altitude on set‐style yogurt after production was assessed on a technology platform simulating the conditions encountered during road and air transportation. Rheological (apparent viscosity, firmness, stress relaxation, frequency dependence of elastic, and viscous moduli) and physicochemical (pH and syneresis) properties of yogurts were evaluated for 22 days. Noninvasive methods (visible near‐infrared reflectance and nuclear magnetic resonance) were also evaluated. The rheological and physicochemical properties were not significantly affected by altitude or vibration compared with control yogurt (no treatment). Apparent viscosity, firmness, and frequency dependence of both moduli significantly increased by 13%, 5%, and 3%, respectively, during storage, probably due to gel restructuring. The transverse relaxation time constant T 21 , measured by nuclear magnetic resonance, significantly decreased by 13% in control and altitude conditions after 22 days. Yogurt with vibration condition showed constant T 21 values, suggesting that vibration affected the restructuring process of yogurt during storage. Both noninvasive techniques were able to significantly differentiate ( p < 0.01) yogurts with postproduction treatments from control (69.2% and 87.0% accuracy) by partial least squares‐discriminant analysis. This was not observed with conventional methods. Predicted correlation between conventional and noninvasive methods by partial least squares regression was found with R 2 cross‐validation of 0.69 for visible near‐infrared reflectance and pH, 0.83 for stress relaxation, 0.79 for firmness, and 0.73 for apparent viscosity with nuclear magnetic resonance. The better sensitivity of the noninvasive methods compared with conventional analysis offers potential for the detection of quality control deviation in set‐style yogurts during transportation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».