KINETICS of QUALITY CHANGE DURING COOKING and FRYING of POTATOES: PART II. COLOR
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Color, as a quality attribute of cooked and fried potatoes, is affected by the extent and nature of heat during thermal processing. Improvement of color parameters has been made possible by the increase in knowledge of kinetics of color change. Analysis of kinetic data allows processors to minimize undesirable changes and optimize color retention. the objective of this study was to evaluate kinetics of color change during cooking and frying of potatoes. Potatoes were cut into cylinders (diameter × height: 20 mm × 20 mm for cooking and 10 mm × 20 mm for frying) and cooked in a temperature controlled water bath at 80–100C or fried in a commercial fryer at 160–190C for selected times. Color changes associated with cooked and fried potatoes were evaluated using a tristiumulus colorimeter in the L, a, b mode. For cooked potatoes, L and b values decreased while ΔE and a values increased with time at each cooking temperature. For fried potatoes, L value decreased while a, b and ΔE values increased as frying time increased. A modified first order model was used to characterize color change kinetics of both cooked and fried potatoes based on changes occurring between the initial and a maximum or minimum value. Temperature sensitivity of rate constants was adequately described by the Arrhenius and z‐value models.
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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 | 0,001 |
| 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 ».