Influence of Quinoa Flour on Quality Characteristics of Cookie, Bread and <scp>C</scp>hinese Steamed Bread
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Quinoa has unique physicochemical and nutritional properties among diverse food grains. Quinoa flour (QF) was blended into wheat flour (WF) at weight ratios of 85/15, 70/30, 55/45, 40/60, 25/75 and 10/90 to formulate composite flour for the production of cookie, bread and Chinese steamed bread (CSB). Physicochemical properties of quinoa–wheat composite flour (QWCF) and quality characteristics of the bakery products were characterized. The feasibility of using QF in CSB making was explored for the first time. Compared with products of WF, the resulting products from QWCF had reduced specific volume, and increased density, hardness and chewiness of the texture, darkness, redness, and yellowness of the color. The mold‐free shelf life of bread and CSB increased as a function of QF level. The influence of QF addition on the physicochemical properties of bakery products is product‐type sensitive. Practical Applications Addition of quinoa flour diversifies wheat flour products with certain modification on physicochemical and nutritional qualities, and thus could expand both flours in overall food applications. These findings could provide some insights for industrial research and development using quinoa grain for novel bakery products.
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 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 ».