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Enregistrement W2144311433 · doi:10.3920/qas2013.0326

Chemical, proteolysis and sensory attributes, and probiotic microorganisms viability of Iranian ultrafiltered-Feta cheese as a function of inulin concentration and storage temperature

2014· article· en· W2144311433 sur OpenAlexaff
Ali Akbarian MOGHARI, Seyed Hadi Razavi, M R Ehsani, Mohammad Mousavi, T. Hoseini Nia

Notice bibliographique

RevueQuality Assurance and Safety of Crops & Foods · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensClarovita Nutrition (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceSyneresisLactobacillus acidophilusInulinChemistryProbioticMicroorganismCold storageBacteriaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the present work was to study the effects of inulin addition (0, 1.5 and 3% w/w) and the storage temperature (8 and 12 °C) on the viability of probiotic organisms (Lactobacillus acidophilus la-5 and Bifidobacterium lactis BB-12), chemical composition, proteolysis and sensory characteristics of ultrafiltered (UF)-Feta cheeses over 60 days storage time. Storage time was the most effective factor on dependent variables. Population of both strains remained above 106 cfu/g at the end of storage time and their viability was neither significantly affected by the inulin concentration, nor by the storage temperatures. No significant (P>0.05) differences were observed in sensory scores, syneresis, water soluble nitrogen, trichloroacetic acid soluble nitrogen and other physicochemical properties (except for dry matter) among different cheese samples at different temperatures. The levels of flavour, odour and overall acceptability were significantly increased as storage period progressed. The results suggest UF-Feta cheese is a suitable carrier for L. acidophilus la-5 and B. lactis BB-12 with increased acceptability during storage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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