Influence of Sprout Damage on Oriental Noodle Appearance as Assessed by Image Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Fresh alkaline ( kansui ) and white salted noodles prepared from sound and sprout damaged patent flours of the western Canadian wheat class Canadian Prairie Spring White (CPSW) cv. Vista were characterized by image analysis (IA). In all samples, the number of discolored spots increased with aging <24 hr (24 ± 1°C), although the number of spots per sample was significantly influenced by the degree of sprout damage. Alkaline kansui noodles made from severely sprouted wheat (Day 5) flours had the greatest number of spots per image at 1 hr (114) and increased to 256 spots per image by 7 hr. This represented an approximate fivefold greater number of spots as compared with the sound flour kansui noodle at 7hr. No further increase in spot numbers was detected in the severely sprouted sample with aging for 24 hr. Significantly fewer spots were observed in the white salted noodles (WSN) prepared from heavily sprouted wheat with 29 spots per image at 1 hr increasing to only 54.5 after 24 hr. The IA system was able to detect a significant difference in the size of the discolored spots over time due to sprout damage. The largest spot size was measured in the kansui noodles prepared from heavily sprouted wheat. All sprouted flours used to prepare both kansui and WSN had significantly larger spot sizes as compared with sound control flours. The mean darkness values for the noodle spots prepared from the heavily sprouted flours were significantly darker than the control flours for both WSN and kansui noodles. Spots of all noodles were characterized by darkness distribution profiles that highlighted key differences between noodle type and the degree of sprout damage. Addition of sodium metabisulfite to the kansui noodles at 1,000 ppm significantly decreased the number of spots formed, minimized the size, and lightened the spots over the first 7 hr, but they subsequently darkened after 24 hr.
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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) | 0,001 | 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 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 ».