Image Analysis of Asian Noodle Appearance: Impact of Hexaploid Wheat with a Red Seed Coat
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Fresh alkaline ( kansui ) and white salted noodles (WSN) prepared from patent and straight‐grade flour of the western Canadian wheat class Canadian Red Spring Wheat (CWRS) were visually characterizedby image analysis (IA) over a 24‐hr period. In both kansui noodles, the number of spots increased over time, while minimal change was detected in the WSN prepared from either flour. Maximum spot generation was observed in the straight‐grade kansui noodles, increasing from 53.1 spots per image at 1 hr to 76.2 by 7 hr before declining to 55.9 at 24 hr. Significant differences were detected in the number of detectable spots among the kansui , patent, and straight‐grade noodles over the initial 7 hr, but by 24 hr no discernible differences were observed. Fewest noodle spots were observed in the patent WSN (10.1 spots per image at 1 hr rising to 13.3 at 24 hr). Hence, straight‐grade flours yielded more spots than the matching patent flours, while WSN had consistently fewer spots relative to the kansui noodles at all time intervals. Minimal differences were detected in the average size of the spots due to noodle type or flour refinement, unlike the situation observed in white wheats investigated previously. Although discolored spots on the patent flour noodles were lighter than the straight‐grade counterparts, no difference was observed on the basis of noodle type.
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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 ».