Processing and Quality Evaluation of Dumplings
Notice bibliographique
Résumé
In order to establish a protocol for dumpling processing and quality evaluation method in laboratory,fifteen flour samples from wheat areas in China,Canada,Australia and USA were selected as the subjects in this study.The effects of mixing speed and time,water-absorbing capacity of dough,resting time and sheeting gaps on quality of dumpling were examined.Results indicated that mixing at the speed of 68 r/min in a GRL-1000 mixer for 12 min,40%-47% water-absorbing amount for flour,two-step dough mixing method including first step mixing for 10 min followed by 5 min of resting and second step mixing for 2 min followed by 5 min of resting,seven-step dough sheeting including the gap settings of 5.0,4.0,3.0,2.0,1.5,1.2mm and 1.0 mm generated the dough with optimal quality for dumpling processing.Raw and cooked dumpling wraps were evaluated from appearance and texture through a sensory panel and instruments.A positive correlation between the color of raw dumpling skin L*1h and the color evaluated by sensory panel was observed(r = 0.79,P 0.01);Similarly,a positive correlation between the elasticity index of cooked dumpling determined by instruments and the elasticity index evaluated by sensory panel was also achieved(r = 0.88,P 0.01).However,a difference in appearance and texture of dumplings was exhibited due to different resources of flour.Although Chinese wheat flour provided good elasticity during dumpling preparation,acceptable firmness of dumplings during cooking was not exhibited.Australian and American flour offered good color and elasticity for dumplings,but processed dumplings exhibited soft texture.Canadian wheat flour was characterized by good appearance,acceptable elasticity,and better firmness and texture during cooking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».