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Enregistrement W2396162873 · doi:10.1139/cjps-2014-0440

β-Glucan content, viscosity, and solubility of Canadian grown oat as influenced by cultivar and growing location

2016· article· en· W2396162873 sur OpenAlexafffundvenueabout
Mariana Perez Herrera, Jun Gao, Thava Vasanthan, Feral Temelli, Kelly Henderson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta Innovates Bio Solutions
Mots-clésCultivarSolubilityAvenaGlucanViscosityFood scienceChemistryHorticultureAgronomyBotanyMaterials scienceBiologyBiochemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The composition and physicochemical properties of oat flour with respect to β-glucan content and its solubility and viscosity were investigated. Eight oat cultivars grown in 20 prairie locations for three consecutive years were examined in this study to establish how cultivar, growing location, and their interaction influence the abovementioned attributes. It was found that the β-glucan content was primarily influenced by oat cultivar, while growing location and the interaction between cultivar and location had minimal effect. Among the eight cultivars, HiFi had the highest β-glucan content (5.82% w/w), while Derby had the lowest (4.37% w/w). Growing location, oat cultivar, and their interaction had a significant effect on β-glucan solubility and viscosity. The β-glucan solubility differed among oat cultivars, where 28.44–34.28% of the β-glucan present in the oat flour could be solubilized at 37°C. Viscosity was evaluated by consecutive fixed speed tests at shear rates of 1.29–129 s −1 . Results showed that shear rate, growing location, and cultivar affected viscosity. The flow behavior index (n) for all β-glucan dispersions indicated shear-thinning behavior. HiFi had the highest β-glucan solubility and viscosity among all the cultivars analyzed. The findings provide insight into raw material selection and variations in raw material characteristics when targeting specific oat product applications.

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)0,001
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 enseignants0,298
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,229
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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