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Enregistrement W1994097231 · doi:10.5539/jfr.v2n2p136

The Effect of Stevia rebaudiana on the Growth and Survival of Lactobacillus rhamnosus GR-1 and Sensory Properties of Probiotic Yogurt

2013· article· en· W1994097231 sur OpenAlexafffundvenue
Alison Weber, Sharareh Hekmat

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesBrescia University College
Mots-clésSucraloseFood scienceLactobacillus rhamnosusStevia rebaudianaSucroseSteviaSweetnessProbioticChemistrySugarTasteLactobacillusBiologyFermentationMedicineBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<span style="font-family: Times New Roman; font-size: small;"></span><strong><span style="font-family: "Times New Roman","serif"; font-size: 10pt;" lang="EN-US"></span></strong>This study evaluated the effect of various sweetening agents on sensory properties of probiotic yogurt. The growth and survival of <em>Lactobacillus rhamnosus</em><em> </em>GR-1 in yogurt was measured at 1, 14 and 28 days of storage. Bacterial growth reached a range of 10<sup>8</sup>-10<sup>9</sup> Colony Forming Units (CFU) ml<sup>-1</sup> over the storage period for six probiotic yogurt samples (0.12% stevia, 0.12% stevia-inulin-chromium (SIC), 1.0% sucralose, 5.0% sucrose, 6.0% xylitol and a control). Sensory panelists (n = 109) used a 9-point hedonic scale and evaluated five sensory characteristics (flavour, appearance, sweetness, texture, and overall quality) of the four sweetened probiotic yogurts (0.12% stevia, 0.12% SIC, 1.0% sucralose and 5.0% sucrose). The sucralose sample was significantly preferred for all five characteristics (P < 0.001) and the sucrose sample was significantly liked more than both the stevia and SIC samples for all characteristics except flavour (P < 0.001). Overall, the stevia sample received higher mean scores than the SIC sample.<span style="font-family: Times New Roman; font-size: small;"> </span>

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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