Effect of Flaxseed Flour on Rheological Properties of Wheat Flour Dough and on Bread Characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Flaxseed (Linum usitatissimum) is an oilseed that is high in omega-3 fatty acid, dietary fiber and lignan. These components are responsible for the health promoting effects of flaxseed. Incorporating flaxseed into foodstuffs such as bread is an approach to increase dietary flaxseed. However, the need for a rapid screen method is needed since a complete baking process may take several hours. Correlating Farinograph parameters with bread characteristics may result in a rapid test that would allow for researchers to identify the proper levels of flaxseed addition to bread without a lengthy baking procedure. Therefore, the effect of 0, 6, 10, and 15% (wt/wt) flaxseed flour (FF) on Farinograph rheological properties of bread flour dough and on bread characteristics were investigated. Results showed that FF significantly (p< 0.05) increased dough water absorption, peak time, and mixing tolerance index, but decreased dough stability. Oven spring was significantly lower for all flaxseed treatments compared to the control. However, the loaf volume of bread made with 6 and 10% FF did not differ significantly (p < 0.05) from the control. The FF concentrations tested did not affect the specific volume of the bread even though the water absorption values were higher for doughs with FF. The breads containing flaxseed had darker crust color and a more yellow crumb color compared to control bread, but the crumb structure was not negatively impacted. Results indicated that Farinograph parameters of bread flour dough could be used as a method for screening FF addition to bread.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».