MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2120702052 · doi:10.1111/j.1365-2621.2001.tb16139.x

Reduction in Lentil Cooking Time Using Micronization: Comparison of 2 Micronization Temperatures

2001· article· en· W2120702052 sur OpenAlexaff
Susan D. Arntfield, Martin G. Scanlon, Linda Malcolmson, B.M. Watts, Stefan Cenkowski, Donna Ryland, V.J. SAVOIE

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides and Plant Cell Walls
Établissements canadiensResearch ManitobaMonsanto (Canada)Canadian International Grains InstituteUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicronizationChemistryStarchPhytic acidMoistureFood scienceParticle sizeOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Laird No. 1 lentils micronized (high‐intensity infrared heat) to give internal temperatures of 138 and 170 °C were compared to unprocessed lentils stored at room temperature. Micronized lentils, which had been tempered to 33% moisture for 16 h, required less force to compress after cooking and contained increased levels of gelatinized starch and pectic substances but decreased levels of soluble protein, phytic acid, and neutral detergent fiber compared to the unprocessed lentils. Cell walls in the micronized lentil were less susceptible to fracture, and the microstructure was more open. Properties of the micronized lentils were better when the internal temperature reached 138 °C. When micronized to an internal temperature of 170 °C, cooked lentils were harder, possibly due to greater moisture losses and a change in the neutral detergent fiber. Micronization resulted in a slight darkening of the lentils, and this was accentuated at 170 °C.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Food ScienceMême sujetPolysaccharides and Plant Cell WallsTravaux en français237 207