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Enregistrement W1974402885 · doi:10.1094/cchem.2000.77.3.286

Relationship of Kernel Size to Flour Water Absorption for Canada Western Red Spring Wheat

2000· article· en· W1974402885 sur OpenAlexaffabout
B. C. Morgan, J. E. Dexter, K.R. Preston

Notice bibliographique

RevueCereal Chemistry · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensCanadian International Grains Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFarinographAbsorption of waterStarchCultivarKernel (algebra)Wheat flourChemistryAbsorption (acoustics)Food scienceAgronomyMathematicsAnimal scienceBotanyBiologyMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Canada Western Red Spring (CWRS) wheat exhibits consistent positive relationships between kernel weight and farinograph and baking water absorption. These relationships are sufficiently robust to be statistically significant ( P < 0.05) for historical Canadian Grain Commission harvest survey data generated one year apart for 17 years, and for historical data on individual cultivars in advanced Canadian wheat breeding trials, also generated annually. Verification of the relationships were obtained by analyzing different kernel size fractions obtained by sieving CWRS harvest survey samples and pure CWRS cultivars from various origins. In all cases, highly significant positive relationships were observed between kernel size and water absorption. The relationships were evident for individual streams from pilot‐scale millings of sized fractions from CWRS harvested in two different years. Strong correlations of kernel weight to farinograph and baking absorption also were shown for sized fractions from commercial samples of American Dark Northern Spring and Australian Prime Hard wheat. The strong statistical association between kernel size and water absorption could not be explained on the basis of wheat hardness (flour starch damage), protein content, or dough strength. In view of the importance of flour water absorption to bakers, further investigation is warranted to identify the cause for the association between large kernel size and high water absorption.

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 enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,987

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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations34
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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