Comparison of Oil, Shortening, and a Structured Shortening on Wheat Dough Rheology and Starch Pasting Properties
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Monoacylglycerol‐stabilized oil in water emulsion (MAG gel) is an alternate shortening that is free of trans fatty acids, and low in saturated fatty acids. However, the behavior of MAG gels in comparison to other lipids has not been studied. This study investigated effects of structured MAG gel, a mixture of MAG gel unstructured components (Mixture), canola oil (Oil), or interesterified soy shortening (IE Soy) at different levels (6–24%) on hard or soft wheat dough properties. Doughs were prepared with different lipid types at equivalent lipid contents. Dough mixing and water absorption parameters were evaluated using a farinograph; gluten behavior was measured using a gluten peak tester (GPT); and pasting characteristics were measured using a micro‐viscoamylograph (MVAG). Water absorption values decreased with increasing lipid content. Dough development times were similar between the MAG gel and IE Soy, but farinogram curve characteristics during mixing were similar between MAG gel, Mixture, and Oil. The trend for peak max time in GPT was similar between MAG gel and IE Soy exhibiting delayed gluten aggregation; whereas Mixture and Oil exhibited earlier gluten aggregation. In MVAG, starch interaction with monoglyceride component of MAG gel and Mixture appeared to be the dominating factor resulting in increased pasting temperature and a second viscosity peak during cooling at higher levels of lipid addition.
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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 ».