Déshydratation-imprégnation par immersion de rondelles de mangue ( <i>Mangifera indica</i> ) : influence de la température et de la concentration de la solution sur les cinétiques de certains éléments constitutifs du fruit
Bibliographic record
Abstract
Les transferts de matière intervenant au cours du procédé de DII influencent la composition finale du produit. Ces transferts dépendent essentiellement de la forme et de la taille des produits immergés, ainsi que de la température, la concentration et la nature de la solution d'immersion. Afin de parvenir à une bonne maîtrise de ces paramètres et d'obtenir, après traitement, un produit de qualité, les cinétiques de certains éléments constitutifs de mangues (Mangifera indica) ont été suivies au cours d'un traitement par DII. Des morceaux de mangues d'une variété camerounaise locale, de 9 mm d'épaisseur et de 31 mm de diamètre, ont été immergés dans une solution de saccharose à 50, 60 ou 70° Brix, maintenue à une température stabilisée à 30, 50 ou 60°C. Pour les échantillons, les paramètres suivis au cours du temps ont été la perte d'eau, la réduction de poids, le gain en soluté et le degré Brix, tandis que, pour la solution, ce sont la concentration en vitamine C, le pH et la conductivité qui ont été mesurés. La perte d'eau et le degré Brix final des produits ont augmenté avec la température et la concentration de la solution. Au-delà de 50°C, l'augmentation de la température n'a pas influencé significativement la réduction de poids qui, pour une température donnée, a augmenté avec la concentration de la solution d'immersion. Le gain en solutés a diminué avec l'augmentation de la concentration. Enfin, pour les conditions opératoires testées, les pertes en vitamine C ont augmenté avec la température et diminué avec l'augmentation de la concentration de la solution de saccharose.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".