12 research outputs found

    Procesamiento no térmico de alimentos

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    Conventional approaches to process foods have proven to offer very safe products but, in some cases, the quality of the final product is significantly lower to the original one. Nonthermal processing of foods has emerged as a viable alternative to those conventional processing by offering safe products of excellent quality and at very reasonable cost. These emerging technologies utilize nonthermal microbial stress factors as the main inactivation mechanism. In some cases, external sources of heat or self-generated heat are utilized to supplement the main inactivation mechanism. This combination becomes very relevant in the case of the sterilization of low-acid foods by pressure assisted thermal processing (PATP). This article presents some of the most relevant nonthermal technologies where some of them are already in use by the food industry and others will be adopted in the very near future. It is the case; these nonthermal technologies could be used in combination among themselves or with other preservation approaches seeking synergistic effects in order to have shorter processes and very good quality food products.Los procesos comúnmente utilizados por la industria de alimentos ofrecen productos seguros pero, en muchos casos, la calidad de los mismos es significativamente peor a los productos no procesados. En forma reciente, se ha empezado a investigar en forma sistemática y desde un punto de vista científico, tecnológico y práctico, las llamadas tecnologías “no térmicas”. Las mismas utilizan como factores principales de inactivación microbiana estrategias que no utilizan el calor. El mismo puede utilizarse como suplemento o puede ser autogenerado por la tecnología utilizada, y a veces puede jugar un papel importante en el proceso como por ejemplo en la esterilización de alimentos de baja acidez utilizando altas presiones. En este trabajo se describen algunas tecnologías “no térmicas” que han adquirido mucha relevancia y que han sido incorporadas a las líneas de proceso en algunas industrias o que, eventualmente, serán incorporadas en un futuro muy cercano. Todas estas tecnologías tienen ventajas y desventajas, y ninguna de ellas es capaz de procesar todos los alimentos, sin embargo debido a la seguridad que ofrecen, la calidad del producto final y los costos involucrados en el uso de las mismas, las hacen una opción muy atractiva a los métodos convencionales, generalmente centrados en el uso del calor. Es del caso señalar que las tecnologías no térmicas pueden ser utilizadas en combinación entre ellas o con otras, buscando efectos sinérgicos lo cual redundará en procesos más cortos y la obtención de productos de mejor calidad

    Study of strawberry flavored milk under pulsed electric field processing

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    Few studies exist on flavored milk processed by pulsed electric fields (PEF). The main concern is product stability. This study aimed to analyze the degradation of coloring agent Allura Red in strawberry milk under PEF. Four systems were tested containing Allura Red: two commercial milks and two model systems. PEF conditions were 40 kV/cm, 48 pulses (2.5 μs), and 55 °C; coloring agent was quantified via RP-HPLC. After processing, only minor changes were observed in color, Allura Red concentration, and pH. During storage (32 d) at refrigerated conditions (4 °C) commercial samples maintained pH above 6. Model systems dropped below pH 6 after 10 days of storage. Color of samples showed important decrease in a⁎; hue angle and chroma changed during storage. HPLC analysis reported a bi-phasic effect in Allura Red concentrations versus time. Concentration changed, reaching a maximum value during the middle of storage, possibly attributed to microbial growth, pH reduction, or interaction of proteins. However, PEF affected the stability of Allura Red in milk when additional ingredients were not added to the product

    Study of strawberry flavored milk under pulsed electric field processing

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    Few studies exist on flavored milk processed by pulsed electric fields (PEF). The main concern is product stability. This study aimed to analyze the degradation of coloring agent Allura Red in strawberry milk under PEF. Four systems were tested containing Allura Red: two commercial milks and two model systems. PEF conditions were 40 kV/cm, 48 pulses (2.5 μs), and 55 °C; coloring agent was quantified via RP-HPLC. After processing, only minor changes were observed in color, Allura Red concentration, and pH. During storage (32 d) at refrigerated conditions (4 °C) commercial samples maintained pH above 6. Model systems dropped below pH 6 after 10 days of storage. Color of samples showed important decrease in a⁎; hue angle and chroma changed during storage. HPLC analysis reported a bi-phasic effect in Allura Red concentrations versus time. Concentration changed, reaching a maximum value during the middle of storage, possibly attributed to microbial growth, pH reduction, or interaction of proteins. However, PEF affected the stability of Allura Red in milk when additional ingredients were not added to the product

    MAREJADAS RURALES Y LUCHAS POR LA VIDA, VOL. II: CONFLICTOS SOCIOTERRITORIALES Y POR RECURSOS NATURALES

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    Volumen 2. Conflictos socioterritoriales y por recursos naturales, coordinado por: Rosalía López Paniagua, Dante Ariel Ayala Ortiz y Armando Contreras Hernández, constituido por 19 trabajos, divididos en tres secciones. La primera titulada Tierra: tenencia y cultivos transgénicos, contiene 6 trabajos, que abordan el persistente conflicto por la tenencia de la tierra y la producción de soya y maíz transgénico y la asociada acumulación del capital por despojo que caracteriza la agricultura transgénica en México, pero también formas de resistencia como la denuncia de contaminación transgénica en la Sierra Juárez de Oaxaca y las instituciones, actores y gestión en la Reserva de la Biósfera El Triunfo en la Sierra Madre de Chiapas. La segunda sección: Territorio: Explotación y envenenamiento, está compuesta por 5 trabajos que hacen referencia a los conflictos socioambientales derivados de la minería en manos de empresas nacionales y extranjeras omisas y gobiernos cómplices de las consecuencias depredadoras que generan en territorios campesinos e indígenas, debido a su asociación con el narcotráfico y por la contaminación del agua y la tierra que provocan, además de las consecuencias perversas en la salud humana y el entorno natural en diversas regiones del país. En la tercera y última sección, Agua: contaminación y escases, los 8 trabajos que la integran, analizan los conflictos socioterritoriales y luchas por la vida, en diversos estados del país. Se trata de investigaciones que estudian movimientos y conflictos sociales actuales en el campo mexicano, como son las luchas por la defensa del territorio y la defensa de la naturaleza, trabajos que abordan especialmente las disputas por el agua, y los problemas asociados del acceso, la escasez y la contaminación, no solo internos sino con empresas y con el Estado mismo que con la aprobación y aplicación de leyes y reglamentos, el despojo a los campesinos de su territorio en el que han trabajado y vivido por generaciones.INSTITUTO DE CIENCIAS AGROPECUARIAS Y RURALES (ICAR), UNIVERSIDAD DE GUADALAJARA, EL COLEGIO DE MICHOACÁN A.C., FACULTAD DE ESTUDIOS SUPERIORES ACATLÁN-UNAM, ECOSUR, CUCOSTA SUR GRANA, ASOCIACIÓN MEXICANA DE ESTUDIOS RURALES A.C

    XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

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    Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

    Procesamiento no térmico de alimentos

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    Conventional approaches to process foods have proven to offer very safe products but, in some cases, the quality of the final product is significantly lower to the original one. Nonthermal processing of foods has emerged as a viable alternative to those conventional processing by offering safe products of excellent quality and at very reasonable cost. These emerging technologies utilize nonthermal microbial stress factors as the main inactivation mechanism. In some cases, external sources of heat or self-generated heat are utilized to supplement the main inactivation mechanism. This combination becomes very relevant in the case of the sterilization of low-acid foods by pressure assisted thermal processing (PATP). This article presents some of the most relevant nonthermal technologies where some of them are already in use by the food industry and others will be adopted in the very near future. It is the case; these nonthermal technologies could be used in combination among themselves or with other preservation approaches seeking synergistic effects in order to have shorter processes and very good quality food products.Los procesos comúnmente utilizados por la industria de alimentos ofrecen productos seguros pero, en muchos casos, la calidad de los mismos es significativamente peor a los productos no procesados. En forma reciente, se ha empezado a investigar en forma sistemática y desde un punto de vista científico, tecnológico y práctico, las llamadas tecnologías “no térmicas”. Las mismas utilizan como factores principales de inactivación microbiana estrategias que no utilizan el calor. El mismo puede utilizarse como suplemento o puede ser autogenerado por la tecnología utilizada, y a veces puede jugar un papel importante en el proceso como por ejemplo en la esterilización de alimentos de baja acidez utilizando altas presiones. En este trabajo se describen algunas tecnologías “no térmicas” que han adquirido mucha relevancia y que han sido incorporadas a las líneas de proceso en algunas industrias o que, eventualmente, serán incorporadas en un futuro muy cercano. Todas estas tecnologías tienen ventajas y desventajas, y ninguna de ellas es capaz de procesar todos los alimentos, sin embargo debido a la seguridad que ofrecen, la calidad del producto final y los costos involucrados en el uso de las mismas, las hacen una opción muy atractiva a los métodos convencionales, generalmente centrados en el uso del calor. Es del caso señalar que las tecnologías no térmicas pueden ser utilizadas en combinación entre ellas o con otras, buscando efectos sinérgicos lo cual redundará en procesos más cortos y la obtención de productos de mejor calidad

    Nonthermal Processing of Food

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    Conventional approaches to process foods have proven to offer very safe products but, in some cases, the quality of the final product is significantly lower to the original one. Nonthermal processing of foods has emerged as a viable alternative to those conventional processing by offering safe products of excellent quality and at very reasonable cost. These emerging technologies utilize nonthermal microbial stress factors as the main inactivation mechanism. In some cases, external sources of heat or self-generated heat are utilized to supplement the main inactivation mechanism. This combination becomes very relevant in the case of the sterilization of low-acid foods by pressure assisted thermal processing (PATP). This article presents some of the most relevant nonthermal technologies where some of them are already in use by the food industry and others will be adopted in the very near future. It is the case; these nonthermal technologies could be used in combination among themselves or with other preservation approaches seeking synergistic effects in order to have shorter processes and very good quality food products

    Procesamiento no térmico de alimentos

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    Conventional approaches to process foods have proven to offer very safe products but, in some cases, the quality of the final product is significantly lower to the original one. Nonthermal processing of foods has emerged as a viable alternative to those conventional processing by offering safe products of excellent quality and at very reasonable cost. These emerging technologies utilize nonthermal microbial stress factors as the main inactivation mechanism. In some cases, external sources of heat or self-generated heat are utilized to supplement the main inactivation mechanism. This combination becomes very relevant in the case of the sterilization of low-acid foods by pressure assisted thermal processing (PATP). This article presents some of the most relevant nonthermal technologies where some of them are already in use by the food industry and others will be adopted in the very near future. It is the case; these nonthermal technologies could be used in combination among themselves or with other preservation approaches seeking synergistic effects in order to have shorter processes and very good quality food products.Los procesos comúnmente utilizados por la industria de alimentos ofrecen productos seguros pero, en muchos casos, la calidad de los mismos es significativamente peor a los productos no procesados. En forma reciente, se ha empezado a investigar en forma sistemática y desde un punto de vista científico, tecnológico y práctico, las llamadas tecnologías �no térmicas�. Las mismas utilizan como factores principales de inactivación microbiana estrategias que no utilizan el calor. El mismo puede utilizarse como suplemento o puede ser autogenerado por la tecnología utilizada, y a veces puede jugar un papel importante en el proceso como por ejemplo en la esterilización de alimentos de baja acidez utilizando altas presiones. En este trabajo se describen algunas tecnologías �no térmicas� que han adquirido mucha relevancia y que han sido incorporadas a las líneas de proceso en algunas industrias o que, eventualmente, serán incorporadas en un futuro muy cercano. Todas estas tecnologías tienen ventajas y desventajas, y ninguna de ellas es capaz de procesar todos los alimentos, sin embargo debido a la seguridad que ofrecen, la calidad del producto final y los costos involucrados en el uso de las mismas, las hacen una opción muy atractiva a los métodos convencionales, generalmente centrados en el uso del calor. Es del caso señalar que las tecnologías no térmicas pueden ser utilizadas en combinación entre ellas o con otras, buscando efectos sinérgicos lo cual redundará en procesos más cortos y la obtención de productos de mejor calidad
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