Characterization of the Fermented Milk “Laban” with Sensory Analysis and Instrumental Measurements
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Sensory, chemical, and rheological properties of commercial and traditional laban samples were investigated to characterize this fermented milk. One commercial sample and 14 traditional samples, collected from various geographical locations in Lebanon, were evaluated by a descriptive panel in terms of appearance, color, texture, odor, taste, and after‐taste. Principal component analysis of the sensory data revealed high differences between laban samples. They were separated into 5 distinct groups that were identified by the following sensory characteristics: firm and sour, slimy and sweet, high butter odor, high yogurt odor, and moderate levels for all the descriptors. Six samples, showing different features, were selected from these 15 samples. Physicochemical analyses of acidity, lactose and fat contents, firmness, and apparent viscosity were assessed on these 6 samples. Laban, independently of its origin, displayed higher acidity than yogurt. Commercial laban showed higher acidity and viscosity than traditional samples. Statistical relationships between sensory and instrumental data showed significant correlation between apparent viscosity and smoothness, fat content and butter odor, titratable acidity and sourness, and penetrometry readings and sliminess. Finally, principal component analysis of the instrumental and sensory parameters revealed that both analyses characterized the samples in the same way.
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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 | 0,001 |
| 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 découle