Processing conditions for micronization of peas (Pisum sativum) and an in vitro evaluation of the product
Notice bibliographique
Résumé
Tempering and storage conditions were investigated for the processing of peas using infrared heat (micronization). The criteria for evaluation of processing conditions included the extent to which starch was gelatinized, the extract viscosity of the peas and the availability of lysine in the peas. In the initial study using the pea (Pisum sativum) cultivar Croma, a tempering level of 24% moisture was selected for the micronization treatment as it resulted in significant increases (p£0.05) in starch gelatinization, while maintaining available lysine levels and reducing extract viscosity. With minor exceptions, which included a decrease in available lysine for the cultivar Carneval, similar results were obtained when these conditions were applied to four other pea cultivars (two yellow and two green) in a second study. Storage at room temperature (22oC) was able to preserve these characteristics, and there was no benefit to storing at a lower temperature of 4 o C for up to 6 weeks. Differences in available lysine for the yellow Carneval and unknown cultivars, seen immediately after processing, were not a factor following storage. The production of micronized peas suitable for incorporation into animal feed is possible if the appropriate moisture content during tempering is selected.
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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) | 0,001 | 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 ».