Effect of semolina replacement with a raw:popped amaranth flour blend on cooking quality and texture of pasta
Notice bibliographique
Résumé
The replacement of semolina (SEM) with raw:popped (90:10) amaranth flour blend (AFB) in pasta making at 25, 50, 75, and 100 g/100 g levels (flour basis, 14 g of water/100 g) was carried out to evaluate the effects on cooking quality and texture of the supplemented pasta samples. Significant differences on cooking quality characteristics and texture of the pasta samples were observed. The pasta solid loss increased, weight gain and firmness decreased as the AFB level increased. The semolina pasta showed the lowest solid loss (7 g/100 g) and the highest weight gain (188.3 g/100 g) and firmness (1.49 N), whereas the amaranth blend pasta was the softer (around half of the firmness of semolina pasta) and lost the higher amount of solids (11.5 g/100 g). The raw and popped AFB was suitable for increasing the nutritional quality through dietary fiber and high quality protein and even to obtain gluten-free pasta with acceptable cooking quality (solid loss of 3.5 g/100 g higher than that considered as acceptable for semolina pasta). The amaranth blend used in this study enables the partial or total replacement of wheat semolina in pastas with acceptable cooking quality and texture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».