Properties and nutritional value of wheat bread enriched by hemp products
Notice bibliographique
Résumé
Hemp (Cannabis sativa) is annual plant that is native to China and remained as important material for food, industrial and medical purposes. As source of cannabinoids belongs to controversial, but due to its excellent nutritional profile, non-gluten protein, fat and fibre it has potential in bakery products. Addition of 5% - 20% of hemp press cake fine flour and fine wholemeal significantly increased dietary fibre content, but their influence on volume of laboratory baked bread was different. Reflecting actual dosage, both types of hemp press cake flour diminished bun sizes about 6% - 33%; volumes of bread containing hulled wholemeal were comparable to standard (mean 310 mL/100 g vs. 333 ml/100 g, respectively. Only dehulled wholemeal hemp form increased the bread specific volume (6% - 30%), especially as 10% fortification (434 mL/100 g). Six Canadian hemp products were added as 10% and 20% on wheat flour base, comprising fine hemp flour and coarse hemp powder, dehulled whole seeds, hulled hemp seeds with sea salt as well as 50% and 43% hemp protein concentrates (KP1-KP6, respectively). The higher level of KP1, KP2, KP5 and KP6, the lower bread specific volumes were determined (decrease about 9% - 48%). Soft increase in buns size caused by 10% and 20% KP3 (323 and 319 ml/100 g vs. 296 mL/100 g) was insignificant. The effect of KP4 was reversely verifiable, magnifying the parameter about 25% and 17%, respectively. In terms of protein content in bread, a level 11.75% in wheat bread has risen to approx. 14.5% and 18.0% when 10% and 20% of KP3 and KP5, respectively, was included into bread recipe. All six Canadian hemp products increased dietary fibre content in bread, mainly owing to KP4 and both protein concentrates (up to 4 and 3 times, respectively). Incorporation of hemp flour up to the level of 10% positively affected bread sensorial properties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».