Microwave Irradiation for Dry-Roasting of Hazelnuts and Evaluation of Microwave Treatment on Hazelnuts Peeling and Fatty Acid Oxidation
Notice bibliographique
Résumé
European hazelnut is an important nut crop in Italy, where about 121,750 tons of in-shell nuts are produced every year. Roasting is the most important practice for hazelnut preservation and commonly is carried out in commercial electrical ovens at 120-160°C for 10-20 min. This needful practice is time and energy expensive, so the development of new processing methods is required to reduce processing costs and to obtain top quality roasted nuts. The aim of this study was to develop a simple microwave treatment for hazelnuts peeling and roasting. With this aim, some physical (colour, temperature, moisture) and chemical (taste, lipoxygenase activity, fatty acids, vitamins, sensory attributes) features of inshell nuts and kernels of three Italian hazelnut varieties (Tonda di Giffoni, Tonda Romana and Nocchione) after conventional oven or microwave roasting were evaluated. Results showed that microwave roasting of kernels for 450 s gave a higher peeling score than the conventional oven treatment. This paralleled with better colour and taste scores for microwaved roasted kernels. Furthermore, a 360-450 s microwave roasting was able to inactivate almost completely lipoxygenases, avoiding adverse effects on fatty acids hydroperoxides and PUFA content. A shorter microwave treatment (360 s) was enough to obtain good peeling and sensory scores of inshell hazelnuts. Taken together our results indicated that microwave technology can be successfully applied to both kernels and inshell hazelnuts to obtain suitable peeling and high quality roasted nuts.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».