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Enregistrement W2078790448 · doi:10.1094/cchem-10-13-0206-cesi

Ultrasonic Characterization of Unyeasted Bread Dough of Different Sodium Chloride Concentrations

2014· article· en· W2078790448 sur OpenAlexafffund
Filiz Köksel, Anatoliy Strybulevych, J. H. Page, Martin G. Scanlon

Notice bibliographique

RevueCereal Chemistry · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésChemistryBubbleSodiumAttenuationVolume fractionAnalytical Chemistry (journal)RADIUSUltrasonic sensorVolume (thermodynamics)ChromatographyThermodynamicsMechanicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Altering the properties of dough by reducing sodium chloride (NaCl) content affects aeration processes during mixing. The effect of NaCl concentration on the bubble size distribution (BSD) in unyeasted doughs was investigated by an ultrasonic transmission technique through analysis of frequency‐dependent ultrasonic phase velocity and attenuation coefficient. As NaCl concentration was decreased, the volume fraction of gas in the dough increased, resulting in a larger attenuation coefficient for the dough. From the peak in attenuation coefficient, estimates of the median radius and the width of the lognormal BSD in the dough were extracted, both of which were sensitive to the dough's NaCl concentration. As NaCl concentration was reduced, the bubble radius decreased and the width of the distribution increased, in accordance with expectations arising from changes in the dough's consistency. Over the course of 150 min, the radius increased (40–50%) and the width decreased (4–8%) for all dough formulations, consistent with changes in the BSD arising from disproportionation. These dynamic changes demonstrate that dough is an interesting soft material whose formulation can be manipulated to enable it to possess different BSDs; the diffusively driven evolution in these bubble sizes can be investigated noninvasively with ultrasound.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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