PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS FOR TEXTURAL PROPERTIES OF SELECTED BLOOD CURD
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Mechanical tests, sensory evaluation and chemical analysis were performed to assess textural characteristics of blood curd (Zisheokwai, a popular Chinese animal blood food; five short shelf life products and two long shelf life products). It indicated that texture profile analysis displayed greater variability than chemical composition and sensory assessment of the samples. Moreover, long shelf life products showed higher hardness, protein and moisture contents than the short ones but lower juicy and tenderness compared with short shelf life products. Observed associations from principal component analysis (PCA) showed that moisture was positively related to cooking loss, total expressible fluid and juice, and high hardness, chewiness and gumminess correlated with low juice and tenderness. PCA proved to be a very effective procedure to obtain a comprehensive judgment of blood curd quality. The experiments suggested that water and protein content affected the textural properties of blood curd. PRACTICAL APPLICATIONS Through investigating of mechanical, sensory and chemical characteristics of blood curd, this traditional Chinese food can be better described and characterized. Principal component analysis used in this article may provide a good statistical method in reducing and explaining textural parameters. The identification of the most important principal components, regarding the product quality, was important for the manufacturer to control and optimizing quality of their products. In addition, such information can be used for quality evaluation of other blood foods.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».