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Enregistrement W2183892406 · doi:10.82308/42378

Thermal and rheological properties of batter systems

2007· dissertation· en· W2183892406 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2007
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides Composition and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésRheologyComputer scienceMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Batters are highly complex systems with wide ranging ingredients including flours, water, flavorings, and spices. Interactions between the ingredients determine the performance of batters and the final quality of coated products. Addition of hydrocolloids into batters of different types of flour provides special effects on batter performance. The functionalities of hydrocolloids-flour mixtures in terms of the thermal and rheological properties of the resulting batter systems were investigated in this study. The rheological properties of the batter were determined using a strain/stress control rheometer. A steady state method was used to measure the viscosity as a function of the shear rate varying from 0.5 to 150 s-1 at 15°C. The resulting data was then fitted to the Herschel-Bulkley Model. The viscoelastic properties were monitored as a function of temperature and were determined using a dynamic oscillatory test. Two different temperature profiles were used to simulate cooking and storage processes. Differential scanning calorimetry (DSC) was used to determine thermal properties (namely glass transition temperature, gelatinization temperature, ice melting temperature, and enthalpy) and to describe the phase transitions that occur during heating and cooling processes. The rheological and thermal properties varied for different types of flours and their combination ratios, as well as different types of hydrocolloids at different concentrations. The replacement of corn flour greatly altered the viscosity and viscoelastic properties of wheat based and rice based batter systems. Using 100% corn flour based batter showed highest yield stress, whereas 100% rice flour based batter did not show any yield stress. Higher temperatures and longer times were required to gelatinize starch at the higher levels of rice flour for each batter system flour mix combination. The various combination ratios of the flours apparently did not significant influence the gelatinization temperatures of the batter systems. However they significantly influence the total enthalpies (DeltaHG) of the various samples. Wheat flour based batters showed the lowest glass transition temperatures. Thermal properties of wheat-based batters were influenced by the replacement of wheat with rice or corn flours. Corn flour based batters required considerably more energy for gelatinization during the cooking process. Hydrocolloids lowered flow behavior index (n) and increased the consistency index (k) of all batters. The gums also changed the onset temperature of structure development and the storage and loss moduli of the batter systems. Hydrocolloids greatly influenced the thermal properties of batter systems. The gums shifted gelatinization temperature and depressed glass transition temperature of resulting batter systems. Further, MC increased the melting temperature (Tm) for the test batter systems as compared with the values for the control system without methylcellulose (MC). Carboxymethylcellulose (CMC) did not show statistically significant effects on the total enthalpies of ice melting for all samples. However, MC and CMC showed more pronounced effects on rice, corn, and their combined flour based batters than it did on wheat flour based batters. However, this characteristic does not show in batter systems containing xanthan gum.

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)0,000
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,613

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2007
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