On the optimisation of water droplet encapsulation within fat crystal shells
Notice bibliographique
Résumé
Novel means of water droplet encapsulation within solid matrices are sought for applications ranging from bioactive delivery to flavour and texture control. Model water-in-oil emulsions containing a 10 wt% dispersed aqueous phase were formulated using a continuous phase composed of soybean oil and hydrogenated soybean oil. Polyglycerol polyricinoleate and glycerol monooleate were incorporated in order to stabilize the emulsion. Encapsulation was achieved by applying controlled shear during cooling from 80 to 20 °C on a rheometer stage. Cooling rates of 0.5, 1.0, or 2.0 °C/min and shear rates of 500, 1000, or 2000 s -1 were investigated. Polarized light microscopy confirmed the formation of fat crystal shells encapsulating aqueous droplets under most conditions, with the exception of the highest shear (2000 s -1 ) combined with the slowest cooling rate (0.5 °C/min). Higher shear rates generally produced smaller water droplets and more spherical fat crystal shells whereas slower cooling rates promoted larger spheroidal shells and the occurrence of multi-droplet encapsulation. The fat phase exhibited varying β′/ β ratios depending on the shear-cooling conditions used. Overall, this study demonstrated that the morphology of water droplets encapsulated within crystalline fat shells can be tailored by controlling shear and cooling rates.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».