Assessment of Oriental Noodle Appearance as a Function of Flour Refinement and Noodle Type by Image Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Fresh alkaline and white salted noodle sheets prepared from patent and straight‐grade flours of the western Canadian wheat class Canadian Prairie Spring White (CPSW), Karma and Vista, were visually characterized by image analysis over a 24‐hr period. In both cultivars, the number of specks increased with time although the actual numbers were significantly influenced by both detection size and sensitivity. Maximum speck generation was observed in Karma's straight‐grade kansui noodle sheets, increasing from 12.9 specks/cm 2 at 1 hr to 58.0 after 24 hr. Lowest speck numbers were observed in Vista's patent white salted noodle sheets with 4.5 specks/cm 2 at 1 hr increasing to 5.6 after 24 hr. The image analysis system was able to show that in combination with a significant cultivar effect, both flour refinement and noodle type significantly influenced the number of discolored specks detected over time. Straight‐grade flours yielded more specks than the patent flours, while salted noodle sheets consistently had fewer specks compared with their kansui noodle sheets at all time intervals. No differences were detected in the average size of the specks due to cultivar or noodle type in the patent flour noodle sheets. Noodle sheets made from Karma straight‐grade flour had significantly larger specks than noodle sheets made from Vista's straight‐grade flour for both noodle types. Patent flour kansui specks were lighter than their salted counterparts. Straight‐grade noodle specks were darker than their corresponding patent flours, but this difference was significant only in the kansui noodle sheets. Specks of all noodle sheets were characterized by darkness distribution profiles that highlighted key differences between the wheat cultivar samples due to noodle type and flour refinement.
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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) | 0,001 | 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 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 ».