Development of Tailored Composite Biopolymer Film Formulations Using Minimally Refined Chitosan from American Lobster (Homarus americanus) Shell Waste for Different Food Packaging Applications
Notice bibliographique
Résumé
The need for sustainable alternatives to petroleum-based plastic packaging has prompted interest in biodegradable biopolymer films. This study developed edible composite films using minimally refined chitosan from American lobster (Homarus americanus) shell waste combined with fish gelatin, glycerol, and sunflower oil. A Box–Behnken design within a response surface methodology (RSM) framework was used to investigate the effects of these formulation variables on ten key film properties, including mechanical strength, water sensitivity, barrier performance, and optical characteristics. High-quality empirical models (R2 ≥ 0.88) captured nonlinear, synergistic, and antagonistic interactions among the components, revealing trade-offs between competing attributes. Simultaneous multi-response optimization identified balanced formulations suited to various food packaging needs, including perishable, fresh, and dry products. Experimental validation of selected formulations confirmed model predictions within 5% error under laboratory conditions. Up to 68% of the inhibition activity against Escherichia coli was retained in a few composite formulations when compared with neat chitosan films, thus supporting their potential for active packaging. The key highlight of the present work is the use of crude chitosan derived from lobster shell waste, a low-cost, sustainable alternative to highly purified commercial sources, demonstrating the practical viability of marine byproduct valorization. Overall, this study advances the development of high-performance, application-specific biopolymer films and highlights RSM as an effective tool for optimizing multifunctional edible packaging materials. Future work should focus on enhancing antimicrobial functionality, evaluating real-world performance, and assessing consumer acceptance to support industrial adoption.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».