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CO2 solubility and composition data of food products stored in data warehouse structured by an ontology

Article dans une revue avec comité de lecture
Auteur
MUNCH, Melanie
1002421 Institut de Mécanique et d'Ingénierie [I2M]
BUCHE, Patrice
1100827 Ingénierie des Agro-polymères et Technologies Émergentes [UMR IATE]
MENUT, Luc
889 Laboratoire Gemini [LG]
1100827 Ingénierie des Agro-polymères et Technologies Émergentes [UMR IATE]
CUFI, Julien
1002421 Institut de Mécanique et d'Ingénierie [I2M]
GUILLARD, Valérie
1100827 Ingénierie des Agro-polymères et Technologies Émergentes [UMR IATE]

URI
http://hdl.handle.net/10985/23402
DOI
10.1016/j.dib.2023.108950
Date
2023-04
Journal
Data in Brief

Résumé

This data paper presents the values of CO2 solubility at different temperatures and main compositional parameters (protein, fat, moisture, sugars and salt content) for food products from different categories: dairy products, fishes and meats. It is the result of an extensive meta-analysis gathering the results of different major papers published on the domain on the period of 1980 to 2021, presenting the composition of 81 different food products corresponding to 362 solubility measures. For each food product, the compositional parameters were either extracted directly from the original source, or extracted from open-source databases. This dataset has also been enriched with measurements made on pure water and oil for comparison purposes. In order to ease the comparison between different sources, data have been semantized and structured by an ontology enriched with domain vocabulary. They are stored in a public repository and can be retrieved through the @Web tool, a user-friendly interface allowing to capitalize and query the data

Fichier(s) constituant cette publication

Nom:
I2M_DB_Munch_2023.pdf
Taille:
830.6Ko
Format:
PDF
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CC BY
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