Microwavevacuum and osmotic drying of cranberries
Notice bibliographique
Résumé
CRANBERRIESModem food industry dictates strict conditions on energy use and application, preventing unnecessary energy dissipation.Energy demanding processes such as distillation and drying have to be optimised to the highest extent, while retaining or improving the final product quality.Pretreatments to drying can be used in order to optimize drying, and sorne of cranberry pretreatments such as chemical, mechanical and osmotic dehydration were optimized.Chemical pretreatment consisted of dipping cranberries into solution of ethyl oleate and sodium hydroxide at different temperatures, and process times.Mechanical pretreatment was cutting of berries into halves or quarters.Tested parameters for osmotic dehydration were the duration of process, osmotic agent type and its concentration.Once the appropriate pretreatment was selected, cranberries were subjected to hybrid drying under subatmospheric pressure and using microwaves as an energy source.Evaluated process parameters were microwave power level, microwave power mode, and the operating pressure of process.This drying method showed good potential, but in order to verify the results obtained, it was compared to microwave/convective drying.Slight advantages of the miçrowave/vacuum process over the microwave/convective process were apparent in almost all product quality parameters, as weIl as in process efficiency.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».