Environmental conditions affect semolina quality in durum wheat (<i>Triticum turgidum</i> ssp. <i>durum</i> L.) cultivars with different gluten strength and gluten protein composition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sowing time may impact semolina and pasta cooking quality by changing the environmental conditions during grain filling. The effect of an optimum and a delayed sowing time on semolina quality was studied by comparing six cultivars under irrigation, in order to isolate temperature from drought effects. RESULTS: Protein content was higher in the old cultivars and in the late sowings, according to the number of days with temperature between 30 and 40 °C during ripening. Gluten index increased as temperature rose to a threshold of about 30 °C, then decreased under higher temperatures. Mixograph parameters were less sensitive to high temperatures. Gliadin:glutenin correlated with gluten strength. Spaghetti firmness and protein content were positively correlated independently of sowing date. Cultivars Trinakria and Cappelli had the highest spaghetti firmness (900 and 828 g). CONCLUSIONS: Late sowings may represent a way of increasing pasta cooking quality whenever they place grain filling under thermal conditions able to increase protein percentage, although the accompanying decrease in yield may represent a drawback in environments prone to drought stress during ripening. The lower protein percentages of modern durum wheat cultivars under conventional sowing times results in a lower pasta cooking quality despite higher gluten strength.
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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) | 0,000 | 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 ».