Relationship between physicochemical and cooking properties, and effects of cooking on antinutrients, of yellow field peas (<i>Pisum sativum</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The relationship between the physicochemical and cooking properties of yellow peas was examined in this study. A positive correlation was found between seed weight and water hydration capacity. The Peleg model, which was modified, could be used to describe the water absorption characteristics of peas and could be used to predict the rate of water absorption in the initial water absorption period. Cooking time could be measured objectively using the Mattson cooker. Cooking time was found to decrease with an increase in water hydration capacity. Hardness of cooked peas, measured using a texture analyser, was negatively correlated with both seed weight and water hydration capacity. Seed coats had a significant effect on water hydration and cooking quality of peas. Peas with relatively thin seed coats exhibited higher water hydration capacity, shorter cooking times and softer texture after cooking. The effects of soaking and cooking on trypsin inhibitor activity (TIA) and oligosaccharide levels in peas were also studied. Cooking was more effective than soaking in reducing TIA levels and oligosaccharides (raffinose, stachyose and verbascose) in peas. Copyright © 2003 Society of Chemical Industry
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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 ».