Ultrasonic and microwave technologies are promising for decrystallizing bioactive-rich honey: effect on particle size, sugar and phenolic profiles of honey from different geographical origins in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate the effects of ultrasound and microwave treatment on honey decrystallization, individual sugar composition and phenolic profiles of honey from seven different sites in northern Jordan. Ultrasonication conducted at low temperature resulted in significant reduction of mean particle size by 30–45% compared to the controls, for all honey varieties except one, in contrast to microwave processing. Moderate variations under 25% were evidenced for sugar contents and fructose-to-glucose ratio in some honeys after processing. The predominant phenolic compounds in the free phenolic extracts of sonicated, microwaved and control samples included rutin (honey varieties from Jaresh, Irbid, Seder, Hashmeih and Um Elyanabe’e), 3,4-dihydroxyphenyl ethanol (3,4-DPE) and rosmarinic acid (Mafraq honey), and 3,4-DPE and catechin (Agwar honey). In the total phenolic extracts of differently processed honey, the major phenolics were rutin (Jaresh, Irbid, Mafraq, Seder, Hashmeih, Um Elyanabe’e honeys), and 3,4-DPE and catechin (Agwar honey). Findings show that low temperature ultrasonication was more effective than microwaving for decrystallizing honey. The natural (poly)phenolic richness of honey products was largely retained, with minimal degradation after both treatments.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».