Roller Milling of Canadian Hull‐less Barley: Optimization of Roller Milling Conditions and Composition of Mill Streams
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Roller milling of hull‐less barley generates mill streams with highly variable β‐glucan and arabinoxylan (AX) content. For high β‐glucan cultivars, yields >20% (whole barley basis) of a fiber‐rich fraction (FRF) with β‐glucan contents >15% can be readily obtained with a simple short mill flow. Hull‐less barley cultivars with high β‐glucan content require higher power consumption during roller milling than normal β‐glucan barley. Recovery of flour from high β‐glucan cultivars was greatly expedited by impact passages after grinding, particularly after reduction roll passages. Pearling before roller milling reduces flour yield and FRF yield on a whole unpearled barley basis, but flour brightness is improved and concentration of β‐glucan in fiber‐rich fractions increases. Pearling by‐products are rich in AX. Pearling to 15–20% is the best compromise between flour and FRF yield and flour brightness and pearling by‐products AX content. Increasing conditioning moisture from 12.5 to 14.5% strongly improved flour brightness with only a moderate loss of flour yield on a whole unpearled barley basis. As moisture content was increased to 16.5%, flour yield declined without a compensating improvement in brightness, but the yield of fiber‐rich fraction continued to increase and concentration of β‐glucan in FRF also increased.
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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 ».