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Enregistrement W2340865851 · doi:10.5539/mas.v10n3p149

Overall Evaluation of Produced Flavored Low Lactose Milk Powder for Lactose Intolerants

2016· article· en· W2340865851 sur OpenAlexvenueno aff
SeyedehZeynab Hatami Takami, SeyedReza Hejazian, Esmaeil Ghanbari Shendi

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDigestive system and related health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLactoseFood scienceLactaseSweetnessChemistrySugarLactose intoleranceCarbohydrateBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>One of the ways that can prevent lactose intolerant refuge to use dairy products is generation of new products<br />which is easily accessible.<br />In this study, flavored (banana, cocoa) low-lactose milk powder, flavored (banana and cocoa) milk powder,<br />low-lactose milk powder and milk powder were produced using a co-current spray dryer. The inlet and outlet<br />temperature was 145°C and 75°C, respectively.<br />Moisture, fat and lactose of treatments were measured and carbohydrates were compared also. Samples which<br />treated with enzyme (lactase, 0.15%) are bare of harmful carbohydrate for lactose intolerant and they can<br />reconstitute this powder for using and benefit the nutritional matters of milk without any side effects.<br />After reconstituting of samples, sensory evaluation was investigated. Investigations revealed that flavored<br />low-lactose milk accepted as a new product that doesn’t have disadvantages of low-lactose milk because of its<br />sweetness taste and flavored milk because of adding sugar (6-7%).</p>

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)0,002
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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