Development of an Orange‐Flavored Barley β‐Glucan Beverage
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Barley β‐glucan concentrate shows great potential as a functional food ingredient, but few product applications exist. The objectives of this study were to formulate a functional beverage utilizing barley β‐glucan concentrate, and to make a sensory evaluation of beverage quality in comparison to pectin beverages and to assess shelf stability over 12 weeks. Three beverage treatments containing 0.3, 0.5, and 0.7% (w/w) barley β‐glucan were developed in triplicate. Trained panelists found peely‐ and fruity‐orange aroma and sweetness intensity to be similar ( P > 0.05) for all beverages tested. Beverage sourness intensity differed among beverages ( P ≤ 0.05). Panelists evaluated beverages containing 0.3% hydrocolloid as similar ( P > 0.05), whereas beverages with 0.5 and 0.7% β‐glucan were more viscous ( P ≤ 0.05) than those with pectin at these levels. Acceptability of beverages was similar according to the consumer panel. Shelf stability studies showed no microbial growth and stable pH for all beverages over 12 weeks. Colorimeter values for most beverages decreased ( P ≤ 0.05) during the first week of storage, mostly stabilizing thereafter. With an increase in concentration, β‐glucan beverages became lighter in color ( P ≤ 0.05) and cloudier, but these attributes for pectin beverages were not affected ( P > 0.05). β‐Glucan beverages exhibited cloud loss during the first three weeks of storage. β‐Glucan can therefore be successfully utilized in the production of a functional beverage acceptable to consumers.
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 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 ».