MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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

This study evaluated the effect of various sweetening agents on sensory properties of probiotic yogurt. The growth and survival of Lactobacillus rhamnosus GR-1 in yogurt was measured at 1, 14 and 28 days of storage. Bacterial growth reached a range of 108-109 Colony Forming Units (CFU) ml-1 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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,060
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Explorer davantage

Même revueJournal of Food ResearchMême sujetProbiotics and Fermented FoodsTravaux en français237 207