Whole Grain Gluten-Free Vegetable Savory Snacks
Notice bibliographique
Résumé
Gluten-free savory snacks were formulated and evaluated to offer nutritious treats for all and healthy option for gluten intolerance individuals. Four kinds of savory snacks (gluten-free, whole grains with fresh vegetables, low in fat and salt) were developed using base formulation (BF) of brown rice flour (45%), sorghum flour (20%), tapioca flour (7%), mashed potato (8%), canola oil (6%), guar gum (2%), baking powder (1.5%) and salt (0.5%). Fresh vegetables (carrots, broccoli, spinach, and red onion) were chopped and mixed with the base formulation (1:1). Chopped fresh garlic (5%) was added to carrot, broccoli and spinach (base-vegetable mix, BFV). Snack dough was prepared using 100 mL water per 100 g BFV. Two portions of snack dough (about 10 g each) were placed on the preheated KrumKake Baker and cooked for 2 minutes. Sixty two in-house volunteers judged Broccoli-Garlic snacks as significantly (p ? 0.05) better in color/appearance than Carrot-Garlic, Spinach-Garlic and Red Onion savory snacks. A 30 g serving of these low salt, low fat healthy snacks would provide 5-7% of daily recommended dose of dietary fiber and potassium. This is the first report of developed whole grain gluten-free, 50% vegetable snacks. Texture and water activity of the developed snacks suggests the crispiness and potential long shelf stability. Tasters judged Carrot-Garlic (88%), Broccoli-Garlic (77%), Spinach-Garlic (68%) and Red Onion (65%) acceptable. Data suggest that the acceptability of gluten-free whole grain vegetable savory snacks is very encouraging and offers healthy alternative for all and especially for those sensitive to gluten.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».