Thermal treatments to partially pre‐cook and improve the shelf‐life of whole pearl millet flour
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Pearl millet flour is highly susceptible to rancidity during storage. Urbanization has created a demand for pearl millet flour with longer shelf‐life and short cooking time. To try to prevent rancidity and pre‐cook the flour, pearl millet grain was subjected to the thermal treatments of toasting, boiling, and toasting then boiling. RESULTS: Fat acidity of flour from the untreated grain increased from 0.11 to 3.73 g KOH kg −1 during three months' storage, whereas the wet thermally treated samples showed no significant increase ( P > 0.05). Peroxide and conjugated diene values of wet thermally treated samples increased substantially, whereas those of flour from untreated grain did not, indicating less formation of rancid final oxidation products in the wet thermally treated samples. Starch degree of cook of the wet thermally treated samples was two times higher than the other treatments. Descriptive sensory evaluation revealed that porridges of flour from untreated grain were associated with hydrolytic rancidity, whereas those of flours from thermally treated grains were not. Consumers showed a preference for the porridges prepared from flour of boiled as well as toasted grain. CONCLUSION: Thermal treatments can be applied to extend whole pearl millet flour shelf‐life, and the treatment of boiling can be used to produce pearl millet flour that cooks more quickly. Copyright © 2008 Society of Chemical Industry
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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 ».