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Enregistrement W2021717161 · doi:10.1111/j.1745-4557.2007.00153.x

CHANGES IN SOYMILK QUALITY AS A FUNCTION OF COMPOSITION AND STORAGE

2007· article· en· W2021717161 sur OpenAlexaff
Allaoua Achouri, Joyce I. Boye, Youness Zamani

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Quality · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSensory Analysis and Statistical Methods
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHexanalFood scienceChemistryFlavorNonanalOctanalSugarAroma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Three soymilk products formulated with different concentrations of fat, sugar and starch were evaluated for changes in their physical properties and volatiles profile over time (3 months) under different temperatures (4, 22 and 38C) of storage. Samples were tested for pH, color, viscosity and volatile flavor changes. The pH and color of the soymilks decreased significantly during the first month of storage and then remained stable over time. Color and viscosity of the soymilk products were affected by both the soymilk composition and storage treatment. The high‐fat soymilk sample (product C) had the whitest color (lower ΔE) and the lowest viscosity. Storage at 38C negatively affected the color. The viscosities of the soymilk products stored at 4C were the lowest among the treatments. The major volatiles identified in all soymilk products were hexanal, heptanal, octanal, nonanal, hexanol, 1‐octen‐3‐ol, benzaldehyde, 2‐pentyl furan and 2‐ethyl furan. The intensities of the volatile compounds in the soymilk products increased during the first weeks of storage, particularly when stored at 38C. The intensities, however, decreased gradually over time. Among the three formulated soymilk products, the sweetened sample (product B) gave the lowest flavor intensities under all three temperatures of storage. Overall, storage at 4C and addition of sugar preserve best the soymilk quality. PRACTICAL APPLICATIONS Soy products are well appreciated for their nutritional and potential health benefits. Soy beverage consumption is increasing among North American consumers because of improvements in soy beverage quality and processing technologies. There is, however, a demand for new value‐added soy‐based drinks with improved “functional” (health‐benefiting) properties. Soy beverage could be an excellent carrier for “functional” or “nutritive” ingredients such as minerals, vitamins and omega 3 oils; however, addition of such ingredients may affect the stability of the product and requires the development appropriate of technologies for their incorporation. Results from this project provide new knowledge on the storage stability and quality of three different soy product formulations. The information could be useful in the establishment of optimal conditions for processing of functional soy beverages, for use by the food industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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