Influence of palm oil, canola oil and blends on characteristics of fried plantain crisps
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to study the influence of crude palm oil (PO), canola oil (CO) and their blends on characteristics of fried plantain crisps at two different stages of ripening. Design/methodology/approach – Plantain (Musa paradisiaca L.) samples were peeled, sliced into 3 mm slices, blanched at 70 °C for 3 min and dried. The slices were deep fried at 180 °C for different times. Findings – There was no significant difference (p > 0.05) in the moisture loss rate and the crispiness of the crisps produced using PO and CO. Significant differences (p < 0.05) existed in the fat uptake and color properties of the crisps fried in the two oils. PO fried crisps absorbed 15 percent less oil in the unripe crisps samples and 21 percent less oil in the fully ripened crisps than CO. The browning index showed that the PO crisps had greater color changes than the crisps fried using CO. The difference between the crisps from 50:50 blends of PO: CO and CO was not statistically significant, while 70:30 blends improved the qualities of the crisps better than CO alone. Analysis of kinetics data showed that moisture loss, oil uptake and browning index followed a first-order kinetics model. Originality/value – Understanding the interactions between ripening and processing methods is enhanced and use of crude PO for industrial deep-fat frying is encouraged.
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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) | 0,001 | 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 ».