Nutritional Profile and Carbohydrate Characterization of Spray-Dried Lentil, Pea and Chickpea Ingredients
Notice bibliographique
Résumé
Although many consumers know that pulses are nutritious, long preparation times are frequently a barrier to consumption of lentils, dried peas and chickpeas. Therefore, a product has been developed which can be used as an ingredient in a wide variety of dishes without presoaking or precooking. Dried green peas, chickpeas or lentils were soaked, cooked, homogenized and spray-dried. Proximate analyses were conducted on the pulse powders and compared to an instant mashed potato product. Because the health benefits of pulses may be due in part to their carbohydrate content, a detailed carbohydrate analysis was carried out on the pulse powders. Pulse powders were higher in protein and total dietary fibre and lower in starch than potato flakes. After processing, the pulse powders maintained appreciable amounts of resistant starch (4.4%-5.2%). Total dietary fibre was higher in chickpeas and peas (26.2% and 27.1% respectively) than lentils (21.9%), whereas lentils had the highest protein content (22.7%). Pulse carbohydrates were rich in glucose, arabinose, galactose and uronic acids. Stachyose, a fermentable fibre, was the most abundant oligosaccharide, making up 1.5%-2.4% of the dried pulse powders. Spray-drying of cooked, homogenized pulses produces an easy to use ingredient with strong nutritional profile.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».