Suitability of Ontario‐Grown Hard and Soft Wheat Flour Blends for Noodle Making
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study evaluated the blending of flours made from an Ontario hard red winter wheat (HWF) and an Ontario soft red winter wheat (SWF) and compared it with a commercial standard noodle flour (control) made from Canadian Western Hard Red Spring wheat to assess the impact on white salted noodle‐making performance and texture of cooked noodles. Flour characteristics, gluten aggregation, and starch pasting properties were assessed with a farinograph, GlutoPeak tester, and Rapid Visco Analyzer, respectively. The machinability of dough was evaluated with an SMS/Kieffer rig attached to a TA.XT Plus texture analyzer. Tensile and bite tests of cooked noodles were also conducted. Blending HWF with standard noodle flour decreased gluten strength and dough extensibility linearly proportional to the blend ratio, whereas a curvilinear response from blending SWF with standard noodle flour was observed. HWF demonstrated more favorable pasting properties except for lower peak viscosity for noodle making than standard noodle flour. Below a 20% blend ratio with HWF, no significant changes were seen on dough extensibility, cooking loss, tensile properties, and bite testing parameters of cooked noodles. It can be concluded that blending HWF up to a 20% level caused no significant change in the processing properties of dough and cooked noodle quality. The results also showed that the GlutoPeak tester is a sensitive tool for evaluating gluten strength in wheat flour.
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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 ».