Physical properties of pizza Mozzarella cheese manufactured under different cheese-making conditions
Notice bibliographique
Résumé
The effect of manufacturing factors on the shreddability and meltability of pizza Mozzarella cheese was studied. Four experimental cheeses were produced with 2 concentrations of denatured whey protein added to milk (0 or 0.25%) and 2 renneting pH values (6.4 or 6.5). The cheeses were aged 8, 22, or 36d before testing. Shreddability was assessed by the presence of fines, size of the shreds, and adhesion to the blade after shredding at 4, 13, or 22°C. A semi-empirical method was developed to measure the matting behavior of shreds by simulating industrial bulk packaging. Rheological measurements were performed on cheeses with and without a premelting treatment to assess melt and postmelt cheese physical properties. Lowering the pH of milk at renneting and aging the cheeses generally decreased the fines production during shredding. Adding whey protein to the cheeses also altered the fines production, but the effect varied depending on the renneting and aging conditions. The shred size distribution, adhesion to the blade, and matting behavior of the cheeses were adversely affected by increased temperature at shredding. The melting profiles obtained by rheological measurements showed that better meltability can be achieved by lowering the pH of milk at renneting or aging the cheese. The premelted cheeses were found to be softer at low temperatures (<40°C) and harder at high temperatures (>50°C) compared with the cheeses that had not undergone the premelting treatment. Understanding and controlling milk standardization, curd acidification, and cheese aging are essential for the production of Mozzarella cheese with desirable shreddability and meltability.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».