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Enregistrement W1807781152 · doi:10.1094/cchem-12-14-0267-r

Effects of Monoglycerides of Varying Fatty Acid Chain Length and Mixtures Thereof on Sponge‐and‐Dough Breadmaking Quality

2015· article· en· W1807781152 sur OpenAlexaffabout
Kazuki Hattori, Brigitte Dupuis, Bin Xiao Fu, N. M. Edwards

Notice bibliographique

RevueCereal Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensCanadian International Grains Institute
Organismes subventionnairesRIKEN
Mots-clésMonoglycerideChemistryFood scienceFatty acidVolume (thermodynamics)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Monoglycerides are widely used in the baking industry because of their antistaling effects, mainly suppressing crumb firming. Commercial monoglycerides are normally prepared from hydrogenated fats, with stearate being the most common fatty acid. In a previous study, monoglycerides such as monopalmitate (C16) and monostearate (C18) had positive effects on Canadian short process bread but no improvements on sponge‐and‐dough process (SDP) bread. The objective of this study was to investigate the effects of saturated monoglycerides of varying fatty acid chain length (C14–C22) on SDP breadmaking quality by using volume judgment, crumb image analysis, and texture measurements. Higher levels (1.00–1.50%) of all monoglycerides (C14, C16, and C18) significantly ( P < 0.05) increased loaf volume and cell diameter. The larger cell diameter with increasing levels of these monoglycerides may have resulted from softer, more extensible dough handling properties and greater gas cell stability during baking. Addition of C16 and C18 caused the largest increase in crumb softness with increasing monoglyceride levels but showed relatively low resilience, which might be related to larger loaf volume (i.e., lower density of bread). However, addition of blended monoglycerides C14+C16 increased crumb softness and loaf volume while partially retaining resilience. Each monoglyceride had a different function in breadmaking quality and somewhat positive effects on SDP.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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