Textural and Other Quality Properties of Instant Fried Noodles as Affected by Some Ingredients
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The effects of varying the proportion of three noodle dough components (water, gum, and starch) on the texture (maximum load and strain at break), amount of fat absorbed, and percent rehydration of instant fried noodles were studied. The Instron Universal testing machine was used to measure noodle texture, whereas quality attributes were determined using fat absorption and rehydration parameters. The results showed that changes in maximum load, strain at break point, fat absorption, and rehydration% of instant noodles depended on interactions between the ingredients. Increasing the gum content, starch content (for amounts >4% kg/kg of flour) and moisture content (35–40% kg/kg of flour) enhanced the elasticity and extensibility of cooked instant fried noodles. Addition of starch decreased fat absorption but showed mixed effect on rehydration%. The effect of gum addition at 0.1, 0.2, and 0.3% on fat absorption was significant but reduced considerably or showed a reverse effect at higher starch addition levels. Increasing moisture, and gum contents increased rehydration% of cooked instant noodles. Appropriate combinations of gum, starch and moisture contents could be used to optimize textural and quality characteristics of fried instant noodles.
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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 ».