Volatile Flavor Profile of Saskatchewan Grown Pulses as Affected by Different Thermal Processing Treatments
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to identify and quantify the volatile flavor composition of selected Saskatchewan grown pulses including navy beans, red kidney beans, green lentils, and yellow peas, and to determine the flavor changes induced by thermal processing. Flavor profile of roasted flours, ground roasted seeds, pre-cooked seeds, pre-cooked slurries, pre-cooked–freeze-dried, and pre-cooked–spray-dried flours was studied using headspace solid-phase microextraction gas chromatography/mass spectrometry. The highest total area count (p < 0.05) was found in navy bean and the lowest in red kidney bean. 3-Hexanol was the most abundant volatile flavor compound. Pre-cooking significantly reduced (p < 0.05) volatile compounds total area count by 61.75%, except for the red kidney bean and yellow pea, whereas roasting significantly increased (p < 0.05) total area count for navy bean and red kidney bean. Major differences observed in relative peak area for the same chemical family showed that volatile flavor compounds of pulses were significantly affected by type and processing conditions. Basic knowledge of the volatile profiles of pulses and the flavor changes occurred following different types of thermal processing, could ensure better quality control of raw materials and help product developers meet flavor-delivery challenges. The relevant information may also be of interest to relevant industries targeting specific pulse-based food product development.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».