Perceived Creaminess and Viscosity of Aggregated Particles of Casein Micelles and κ‐Carrageenan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Creaminess, in terms of sensory science, is a very complex and multifaceted term. It is a descriptor often reserved for fat‐containing dairy emulsions, however, has also been used to describe nondairy food emulsions. In the food industry, it is a great challenge to decrease fat content while maintaining the original quality and sensory characteristics of a food product. An aggregated particle consisting of casein micelles and κ‐carrageenan has the potential to enhance the perceived creaminess of a low‐fat food product, due to its colloidal size. In this study, these aggregates were incorporated into nonfat dairy beverages and subjected to sensory studies. In the 1st sensory study, the aggregates, either as a powdered ingredient or a fresh ingredient, were added to thickened dairy beverages and compared to similar beverages containing skim milk powder and either no fat or 2% dairy fat. The panelists found the aggregate‐containing beverages to be creamier and more viscous in comparison to the control beverages. In the 2nd sensory study, fresh and powdered aggregates, at 2 concentrations, were added to a sweetened nonfat dairy beverage and compared to a similar beverage containing 2% dairy fat. The results of this panel showed that aggregates, especially at increased concentrations, were perceived as more creamy than the fat‐containing beverage. Panelists described the creaminess of the aggregates as more thick and viscous while the dairy fat was described more in terms of mouth‐coating. Thus, we have developed a nonfat milk ingredient that can contribute creaminess to a food product. Practical Application: This study shows potential applications of aggregates of casein micelles and κ‐carrageenan as a fat‐mimetic or creaminess‐enhancing ingredient. These particles may be produced as either fresh aggregates directly formed in a dairy product or as powdered aggregates added to dairy or nondairy products.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».