Studies on the Gelatinization Temperature of Some Cereal Starches
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Gelatinization temperature of starches from different varieties of cereals, deep-red sorghum, red sorghum, white sorghum, mixed sorghum, white fonio (Digitaria exilis), black fonio (Digitaria iburua), Eleusine coracana (tamba), proso millet (p. miliacium), brown top millet (p. ramosum) and finger millet (Eleusine coracana) were determined by electrical conductivity (EC) method. Among the untreated starches, the results showed that tamba recorded the least onset and peak gelatinization temperatures of 53.0oC and 63.0oC respectively while the highest onset gelatinization temperature, 76oC was recorded with proso millet. Proso millet and finger millet had the highest peak gelatinization temperature. deep-red sorghum and red sorghum had the least end gelatinization temperature while proso millet recorded the highest value. The 0.1MKCl treatment of cereals starches produced elevated onset gelatinization temperatures (62.0-78.0oC). Mixed sorghum had the least onset gelatinization temperature while proso millet and finger millet recorded the highest gelatinization temperature. Following the 0.1MKCl treatment, starches from tamba and proso millet recorded the least and highest peak gelatinization temperatures respectively. Deep-red and red sorghum recorded the least end gelatinization temperatures while proso millet, brown top millet and finger millet recorded the highest end gelatinization temperatures. The treatment of the cereals starches with 0.10MKCl significantly (p < 0.05) delayed the onset gelatinization temperature of the starches and narrowed the gelatinization temperature range. The results of the conductivity of both the 0.1MKCl treated and untreated starch showed nonlinearity within the gelatinization range. This finding has important implication on the energy and time requirement to gelatinize the starch for specific industrial use.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle