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Enregistrement W2152689562 · doi:10.1111/j.1750-3841.2010.01688.x

Addition of Soluble Soybean Polysaccharides to Dairy Products as a Source of Dietary Fiber

2010· article· en· W2152689562 sur OpenAlexaff
Wenpu Chen, Lisa M. Duizer, Milena Corredig, H. Douglas Goff

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceIce creamDietary fiberCarrageenanChemistryFood products

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing consumption of dietary fiber in food leads to many important health benefits: for example, reduction in blood cholesterol, reduced risk of diabetes, and improved laxation. Water soluble soybean polysaccharide (SSPS) is a dietary fiber extracted and refined from okara, a byproduct of soy manufacturing. It was incorporated into 3 categories of dairy-based products, thickened milkshake-style beverages, puddings, and low-fat ice cream, to the maximum amount without over-texturing the food. Rheological measurements and sensory tests were used to develop desirable SSPS-fortified products. From the rheological data, 4% SSPS-fortified dairy beverages and 4% SSPS -fortified puddings were in the range of commercial products. From sensory analyses, 4% SSPS-fortified dairy beverage with 0.015%kappa-carrageenan, 4% SSPS-fortified pudding with 0.1%kappa-carrageenan, and 2% SSPS-fortified low-fat ice cream gained the highest scores in consumer hedonic rating. Panelists also indicated their willingness to consume those products if they were available commercially. Practical Application: Since the dietary fiber intake of many people is below their suggested adequate intake values, strategies to successfully fortify foods with fiber may help alleviate this gap. We have developed 3 dairy products, a beverage, a pudding, and a low-fat ice cream, that have been fortified with soluble soybean polysaccharide at levels of 4%, 4%, and 2%, respectively. These products were within acceptable ranges of rheological parameters and other physical stability measurements and were judged to be acceptable by sensory analyses.

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 seuil0,002

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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations48
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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